## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298

## Analisis Sentimen Publik Terhadap Elektabilitas Ganjar Pranowo di Tahun Politik 2024 di Twitter dengan Algoritma KNN dan Naïve Bayes
Dede Sandi * , Ema Utami, Kusnawi
Pascasarjana, Magister Teknik Informatika, Universitas Amikom, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* dedesandi@students.amikom.ac.id, 2 ema.u@amikom.ac.id, 3 khusnawi@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: dedesandi@students.amikom.ac.id
Abstrak− Tahun  politik  untuk  di  tahun  2024  kini  telah  semakin  menjamu  bagi  segenap  masyarakat  Indonesia  untuk melangsungkan  pesta  demokrasi.  Berbagai  partai  politik  menjadi  serba-serbi  penuh  dramatis  dalam  mengemukakan  atas koalisinya  dan  mendeklarasikan  keberpihakannya  terhadap  beberapa  capres  yang  telah  diketahui  oleh  segenap  masyarakat. Elektabilitas setiap calon presiden yang ditetapkan semakin menarik dan hangat diperbincangkan yang kerap kali membuat siapa saja menjadi berkiprah untuk menyuarakan keberpihakan antara pro maupun kontra. Salah satu di antaranya ialah Ganjar Pranowo yang merupakan tokoh politik Gubernur Jawa Tengah yang akhir-akhir ini di pertengahan tahun 2023 telah diusung oleh salah satu partai politik untuknya maju ke kancah kursi kepala negara sebagai calon presiden untuk pemilihan di tahun 2024 mendatang. Dengan adanya berbagai polemik pendapat dari berbagai lapisan masyarakat, ini merupakan momentum tepat untuk  melakukan  analisis  sebagai  bentuk  kebulatan  polarisasi  yang  demikian  tersuguhkan  dari  berbagai  opini  masyarakat sebagai gambaran secara umum dan garis besar dalam bersentimen berupa informasi atas kesimpulan opini publik. Tahapan pada penelitian ini diawali dengan melakukan studi literatur dan mendalami studi terkait terhadap opini dan keberpihakan atas sentimen masyarakat terhadap elektabilitas Ganjar Pranowo sebagai calon presiden, dan kemudian melakukan pengumpulan data  opini  dari  twitter  terhadap  elektabilitas  Ganjar  Pranowo.  Pada  tahap  eksperimen,  penulis  melakukan  pembagian  data dengan persentase 80% data training dan 20% data testing. Pemodelan yang digunakan ialah K-Nearest Neighbor (KNN) dan Naïve  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  data  teks  sekaligus  melakukan  perbandingan  atas  keduanya.  Dalam  proses implementasinya, penulis menggunakan python sebagai bahasa pemrograman dalam membangun model tersebut. Confusion Matrix digunakan setiap evaluasi performa terkait akurasi model pada masing-masing algoritma. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pembagia data training dan data testing dan nilai k pada pemodelan K-Nearest Neighbor (KNN) sangat memengaruhi terhadap  akurasi  pemodelan.  Dari  hasil  pengujian  atas  perbandingan  dari  kedua  pemodelan  tersebut,  pemodelan  K-Nearest Neighbor  yang  paling  baik  akurasinya  dengan  nilai  accuracy  sebesar  99%  dari  K-Nearest  Neighbor  dengan  nilai  accuracy sebesar 96%. Persentase sentiment dengan perbandingan 96,6% sentimen positif dan 3,4% sentimen negatif menyimpulkan bahwa sebagian besar masyarakat masih mendominasi sentimen positif.
Kata Kunci: Ganjar Pranowo; Analisis Sentimen; Twitter; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes
Abstract− The  political  year  for  2024  has  now  increasingly  entertained  all  Indonesian  people  to  hold  a  democratic  party. Various political parties have become quite dramatic in expressing their coalitions and declaring their alignment with several presidential  candidates  that  are  known  to  the  whole  community.  The  electability  of  each  presidential  candidate  that  is determined is increasingly interesting and hotly discussed, which often makes anyone take action to voice their partisanship between the pros and cons. One of them is Ganjar Pranowo, who is a political figure for the governor of Central Java. Recently, in the middle of 2023, a political party has proposed him to advance to the seat of head of state as a presidential candidate for the upcoming 2024 election. With the existence of various polemics of opinion from various layers of society, this is the right moment  to  carry out  an  analysis as  a  form  of  polarization unanimity  which  is  presented from  various  public  opinions  as  a general description and an outline in sentiment in the form of information on the conclusions of public opinion. The stages in this research began with conducting a literature study and exploring studies related to opinions and alignments with public sentiment  regarding  the  electability  of  Ganjar  Pranowo  as  a  presidential  candidate,  and  then  collecting  opinion  data  from Twitter on the electability of Ganjar Pranowo. At the experimental stage, the authors divided the data with a percentage of 80% training data and 20% testing data. The modeling used is K-Nearest Neighbor (KNN) and Naïve Bayes to classify text data as well as make comparisons of the two. In the implementation process, the author uses python as a programming language in building the model. Confusion Matrix is used for every performance evaluation related to model accuracy in each algorithm. The results showed that the division of training data and testing data and the value of k in the K-Nearest Neighbor (KNN) model  greatly  affect  the  accuracy  of  the  model.  From  the  test  results  on  the  comparison of  the  two  models,  the  K-Nearest Neighbor model has the best accuracy with an accuracy value of 99% of the K-Nearest Neighbor with an accuracy value of 96%. The percentage of sentiment with a comparison of 96.6% positive sentiment and 3.4% negative sentiment concluded that most people still dominate positive sentiment.
Keywords : Ganjar Pranowo; Sentiment Analysis; Twitter; K-Nearest Neighbor; Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Elektabilitas  dalam  dunia  politik  merupakan  sebuah  sebuah  perbincangan  hangat  yang  menjadi  fokus  sentral masyarakat secara indisental dalam pengaruh kepada individu atau bahkan pihak tertentu. Setiap kabar atau pun informasi  teraktual  yang  mudah  sekali  didapat  dan  di  berbagai  sumber  informasi  digital  membuat  masyarakat gemar memberikan tanggapan yang seringkali diartikan sebagai feedback untuk tokoh-tokoh atau pihak tertentu. Ganjar Pranowo merupakan tokoh politik Gubernur Jawa Tengah yang menjabat dua periode sejak 23 Agustus 2023.  Di  penghujung  masa  kepemimpinannya,  Ganjar  Pranowo  dirumorkan  akan  diusung  menjadi  salah  satu Calon  Presiden  di  tahun  2024  mendatang.  Rekam  jejak  Ganjar  Pranowo  yang  beberapa  tahun  ini  yang  telah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
menjadi  salah  satu  pusat  perhatian  masyarakat,  membuatnya  semakin  dikenal  dan  didekati  masyarakat  dari berbagai kalangan. Sebelumnya, Ganjar Pranowo menjabat sebagai Anggota Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Republik Indonesia dengan masa jabatan selama sembilan tahun dari 1 Oktober 2004 sampai 23 Agustus 2013 melalui daerah pemilihan Jawa Tengah VII. Berbagai polemik pendapat dan opini dari berbagai lapisan masyarakat merupakan  momentum  tepat  untuk  melakukan  analisis  sebagai  bentuk  kebulatan  polarisasi  yang  demikian tersuguhkannya  berbagai  opini  sebagai  gambaran  secara  umum  yang  juga  garis  besar  dalam  bersentimen  agar publik dapat memperoleh informasi atas kesimpulan opini publik.
Twitter merupakan media sosial yang seringkali menjadi pusat trending mengenai isu di dunia skala nasioal maupun internasional yang dijadikan warganet sebagai media untuk menyuarakan opini terkait sentimen terhadap apa  pun  yang  terkini  diperbincangkan  di  jejaring  sosial  yang  begitu  kompleks.  Pengguna  twitter  di  Indonesia memiliki 19,5 juta pengguna total 500 juta pengguna global.
Sentiment Analysis adalah sentimen dari teks subjektif tersebut menganalisis, memproses, meringkas, dan proses  inferensial.  Sentiment  analysis  saat  ini  dibagi  menjadi  penggunaan  klasifikasi  pembelajaran  mesin  dan metode  klasifikasi  berdasarkan  aturan,  metode  pembelajaran  mesin  menggunakan  kata  kata  emosi  sebagai klasifikasi fitur, dan kamus emosi dapat digunakan untuk mewujudkan pemilihan karakteristik sentimen dengan cepat dan efisien[1].
K-Nearst Neighbor ( KNN) adalah merupakan metode yang termasuk ke dalam algoritma supervised yang mana  data  baru  akan  diklasifikan  dengan  didasarkan  mayoritas  kelas  tertentu  dengan  tujuan  pengklasifikasian suatu objek baru atas mayoritas pada kategori tersebut.
Naïve  Bayes  merupakan  metode  algoritma  untuk  memprediksi  peluang  di  masa  yang  akan  datang berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  dengan  menghitung  probabilitas  bahwa  kelas  keputusan  adalah benar mengasumsikan bahwa atribut objek yang independen.
Beberapa  peneliti  sebelumnya  telah  melakukan penelitian menggunakan  algoritma  KNN  maupun  Naïve Bayes. Penelitian yang dilakukan oleh Achmad Bayhaqy, dkk, pada tahun 2018, dengan judul “Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets Using Decision Tree, K-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes”[2].  Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan result untuk mengetahui classifier yang memberikan hasil terbaik dalam hal rasio recall dan akurasi menggunakan data mining. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi dari Decision Tree, K- NN, dan Naïve Bayes sebesar 80%, 78%, dan 77%. Hasil Presisi Decision Tree, K-NN, dan Naïve Bayes sebesar 79,96%,  85,67%, dan 88,50%.  Itu hasil  juga menunjukkan bahwa  recall dari  Decision  Tree,  K-NN,  dan  Naïve Bayes  adalah  84%,  70%,  dan  64%.  Jadi  bisa  disimpulkan  bahwa  pengklasifikasi  Naïve  Bayes  adalah pengklasifikasi terbaik untuk digunakan dengan kumpulan data media sosial karena menyediakan lebih akurat dan prediksi yang tepat.
Penelitian yang dilakukan oleh Akhmad Deviyanto dan Muhammad Didik Rohmad Wahyudi pada tahun 2018,  dengan  judul  “Penerapan  Analisis  Sentimen  pada  Pengguna  Twitter  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor”[3].  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet yang mengandung kata  ‘AHY’ dari mulai tanggal  1 Januari 2017 sampai dengan 31 Januari 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi terbesar adalah 67,2% dengan nilai k=5. Sedangkan nilai presisi tertinggi sebesar 56,94% saat k=5 dan recall terbesar 78,24 % ketika k=15.
Penelitian yang dilakukan oleh J. A. Septian, T. M. Fachrudin, dan A. Nugroho pada tahun 2019, dengan judul  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Polemik  Persepakbolaan  Indonesia  Menggunakan Pembobotan TF-IDF Dan K-Nearest Neighbor”[4].  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari  data  tweet  dengan  query  ‘@PSII’  dari  mulai  tanggal  21  Februari  2019  sampai  dengan  4  Mei  2019.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari 2000 data tweet terkait polemik persepakbolaan Indonesia yang diambil dari akun twitter PSSI dengan proporsi 790 tweet positif dan 1210 tweet negatif, dilakukan percobaan untuk mencari model  KNN  dengan  akurasi  terbaik  menggunakan  range  nilai  k=1  hingga  k=30  yang  adalah  bilangan  ganjil, didapatkan akurasi optimal pada k=23 dengan akurasi sebesar 79,99% dan error rate sebesar 20,01%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siti  Saidah  Salim  dan  Joanna  Mayary  pada  tahun  2020,  dengan  judul “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Dompet  Elektronik  Dengan  Metode  Lexicon  Based  Dan  K- Nearest  Neighbor”[5].    Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  di  twitter  dari  data  tweet  dengan query ‘OVO’, ‘Gopay’, dan ‘LinkAja’. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengujian menggunakan confusion matrix memperoleh hasil akurasi dari masing-masing data menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk tweet OVO  cenderung  positif  ditunjukkan  oleh  nilai  akurasi  data  86,91%  dan  kecenderungan  negatif  tweet  OVO memiliki  nilai  akurasi  data  13,09%,  tweet  Gopay  cenderung  positif  dengan  akurasi  data  94,05%  dan kecenderungan  negatif  tweet  Gopay  memiliki  nilai  akurasi  data  5,95%,  serta  tweet  LinkAja  cenderung  positif dengan akurasi data 76,31% dan kecenderungan negatif tweet LinkAja memiliki nilai akurasi data 23,69%.
Penelitian yang dilakukan oleh Dianati Duei Putri, Gigih Forda Nama, Wahyu Eko Sulistiono pada tahun 2022,  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan  Rakyat  (DPR)  Pada  Twitter  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier”[6].  Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet dengan query ‘DPR’. Hasil penelitian menunjukkan bahwa accuracy score sebesar 0.8 atau 80% hal ini berarti sistem  mampu  memprediksi  80%  secara  akurat  dari  total  data  testing  sebesar  20%.  Berdasarkan  hasil  analisis sistem mendapatkan klasifikasi tweet dari twitter mengenai DPR sebanyak 95 positif, 693 netral dan 758 negatif dari data hasil crawling sebanyak 1546.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
Penelitian yang dilakukan oleh Dedi Darwis, Nery Siskawati, dan Zaenal Abidin pada tahun 2022, dengan judul “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional”[7]. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  di  twitter  dari  data  tweet  dengan  query  ‘BMKG’.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  proses  ekstrakasi  data  dari  Twitter  BMKG  Nasional  menggunakan  Bahasa pemrograman  Python 3.74 dengan tahapan  Preprocessing yang meliputi  casefolding, filtering, tokenisasi,  slang replacement dan stopword removal. Tingkat akurasi berdasarkan pengujian yang dilakukan adalah 68,97%.
Penelitian yang dilakukan oleh Fajar Ratnawati pada tahun 2018, dengan judul “Implementasi Algoritma Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter”[8].    Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet dengan hashtag ‘#judul film’ dari mulai tanggal 1 Januari 2015 sampai  dengan  31  Desember  2015.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  semakin  banyak  data  training  yang digunakan maka akan memengaruhi kinerja dari sistem. Hasil akurasi akan semakin tinggi dan itu menandakan sistem berhasil melakukan klasifikasi dengan baik. Akurasi tertinggi didapat pada fold kedua yaitu 90%, precision 92%, recall 90% dan f-measure 90%.
Penelitian yang dilakukan oleh Taofik Krisdiyanto dan Erry maricha Oki Nurharyanto pada tahun 2021, dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Indonesia  Terhadap  Kebijakan  PPKM  pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier”[9]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet dengan hashtag ‘PPKM’dengan metode crawling secara otomatis menggunakan software RStudio. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  yang  sudah  dilakukan  menggunakan  software  Rstudio terhadap data kata PPKM pada  twitter yang berjumlah 1000 data ulasan, diperoleh hasil yaitu berupa sentimen positif  sebanyak  99%  dan  sentimen  negatif  sebanyak  1%  atau  terlihat  dari  hasil  klasifikasi  emosi  memiliki mayoritas “unknown” atau tidak diketahui yang sebagian besar kata tersebut memiliki polaritas positif.
Penelitian yang dilakukan oleh Dery Anjas Ramadhan dan Erwin Budi Setiawan pada tahun 2019, dengan judul “Analisis Sentimen Program Acara Di SCTV Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector  Machine”[10].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  di  twitter  dari  data  tweet  yang mengandung kata “ftv, sinetron, entertainmentsctv, dan liputan6sctv” dari mulai awal Mei 2019 sampai dengan akhir  Juni  2019.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  akurasi  terbaik  antara  metode  Naïve  Bayes  dan  Support Vector Machine adalah Metode Support Vector Machine dengan Seluruh Program Acara didapatkan hasil akurasi 88,57% berikut perkategori yang diperoleh, Berita didapatkan hasil akurasi 79,81%, Entertaiment didapatkan hasil akurasi 89,80%, Sinetron didapatkan hasil akurasi 73,68% dan FTV didapatkan hasil akurasi 87,74%.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Alfiari  Firdaus  pada  tahun  2022,  dengan  judul  “Aplikasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Omicron Covid-19”[11]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet dengan hashtag #Covid19 dan #OmicronVariant. Hasil penelitian menunjukkan bahwa  akurasi  yang  dihasilkan  sebesar  62.78%  kemudian  nilai  presisi  sebesar  64.66%  dan  nilai  recall  sebesar 96.24%.  Maka  penerapan  metode  KNN  pada  analisis  sentimen  menggunakan  data  tweet  akan  cocok  jika menggunakan jarak cosine similarity distance.
Penelitian yang dilakukan oleh Sri Rahayu, Yumarlin MZ, Jemmy Edwin Bororing, dan Rahmat Hidayat pada  tahun  2022,  dengan  judul  “Implementasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  untuk  Analisis  Sentimen Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Teknologi  Finansial  FLIP”[12].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis sentimen  data  ulasan  atau  review  yang  diberikan  oleh  pengguna  Flip  melalui  situs  Google  Play  Store.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi yang dihasilkan sebesar 76,68%. Tahapan praproses data perlu diperbaiki sehingga  dapat  mengatasi  kesalahan  klasifikasi  akibat  penulisan  komentar  pengguna  yang  tidak  sesuai  dengan kaidah bahasa yang baik.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aluisius  Dwiki  Adhi  Putra  dan  Safitri  Juanita  pada  tahun  2021,  dengan judul  “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  Dengan  Algoritma  KNN”[13]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen data ulasan atau review yang diberikan oleh pengguna Bibit dan Bareksa melalui situs Google Play Store. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai accuracy, precision, dan recall yang dihasilkan sebesar 85,14%, 91,91%, dan 76,44% untuk Bibit, sedangkan untuk Bareksa yaitu 81,70%, 87,15%, 75,73%. Pada aplikasi bareksa opini yang didapatkan untuksetiap kelas menghasilkan diantaranya pada kelas  negatif  yaitu  kurangnya  pilihan  pembayaran yang  tersedia,  sulitnya  dalam  melakukan  registrasi  terutama dalam verifikasi akun yang memakan cukup banyak waktu dan ketidakbermanfaatan aplikasi setelah di-update ke versi yang baru.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arief  Asro’i  dan  Herny  Februariyanti  pada  tahun  2022,  dengan  judul “Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter  terhadap  Perpanjangan  PPKM  Menggunakan  Metode  K-Nearest Neighbor”[14].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  sentimen  tweet  dari  twitter  tentang  Perpanjangan PPKM. Hasil penelitian menunjukkan  nilai akurasi sebesar 69,5%, recall 69,5%, dan presisi 68,7%. Hasil yang kurang  memuaskan  karena  kita  membutuhkan  akurasi  yang  tinggi  agar  valid  jika  digunakan  untuk  evaluasi kebijakan.
Penelitian yang dilakukan oleh Aditiya Yoga Pratama, Yuyun Umaidah, dan Apriade Voutama pada tahun 2021, dengan judul “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja)”[15]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen tweet dari twitter dengan hashtag #omnibuslaw. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa penggunaan fitur sebesar 25% dengan k = 5 merupakan hasil dengan akurasi cukup baik dan lebih baik dari skema lainnya yaitu sebesar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
0.8140776 atau 81.4%. Data yang digunakan menggunakan data acak dari 500 data yang ada. Digunakan 100 data sebagai penguji dari model yang telah ada sebelumnya.
Penelitian yang dilakukan oleh Rifki Kosasih dan Anggi Alberto pada tahun 2021, dengan judul “Analisis Sentimen Produk Permainan Menggunakan Metode TF-IDF Dan Algoritma K-Nearest Neighbor”[16]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen dari e-marketplace Shopee tentang produk permainan. Hasil penelitian menunjukkan nilai akuras sebesar 79,3333%. Untuk penelitian selanjutnya data yang digunakan diperbanyak tidak hanya produk permainan saja tetapi juga produklainnya.
Penelitian yang dilakukan oleh Bintang Sifa Amalia, Yuyun Umaidah, dan Rini Mayasari pada tahun 2021, dengan judul “Analisis Sentimen Review Pelanggan Restoran Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor”[17]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen data tweet di twitter dengan kata kunci “nasi goring dan kwetiau Solaria”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi yang dihasilkan sebesar sebesar 81.92% serta hasil AUC sebesar 0.918 sedangkan pada algoritma k-NN memiliki hasil accuracy sebesar 59.03% dan hasil AUC sebesar 0.590. Dapat kesimpulan hasil dari analisis   sentimen penelitian ini lebih unggul algoritma SVM dengan menghasilkan nilai Accuracy 81.92% dan AUC 0.918 terbukti hasil kinerja pada penelitian ini algoritma SVM lebih baik dibandingkan menggunakan algoritma k-NN.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nabila  Cahyani  dan  Fauziah  pada  tahun  2022,  dengan  judul  “Analisis Sentimen  Kepuasan  Investasi  Pada  Masa  Pandemi  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Dan  K-Nearest Neighbors”[18]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet dengan keyword “investasi pandemi”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa akurasi metode SVM sebesar 96.84% dan metode KNN sebesar 95,74%. Dari kedua metode yang digunakan metode SVM lebih baik dibandingkan dengan metode KNN dengan selisih 1.10%.
Penelitian yang dilakukan oleh Abdy Yoga Syantara, Evi Dwi Wahyuni, dan Vinna Rahmayanti Setyaning Nastiti pada tahun 2021, dengan judul “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier Terhadap Kata Kunci “#Asiangames2018””[19]. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet dengan keyword “Asiangames2018”. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi sebesar 80,30% dan nilai positif 27, negatif 10, dan netral 16. Dan terakhir dari hasil pengujian nilai K dengan range 3 –5 didapatkan  hasil  paling optimal  dan  akurasi  paling  tinggi  pada  nilai  K  5  dengan  akurasi  80,30%, di  bawahnya terdapat nilai K 4 dengan akurasi 67,07%, dan yang paling kecil dengan nilai K 3 dengan akurasi 49,09%. Dengan ini,  untuk  kedepannya  diharapkan  penelitian  lain  dapat  menambahkan  metode  yang  lebih  serasi  untuk disandingkan  dengan  klasifikasi  sentiment,  seperti  contohnya  metode  Social  Network  Analysis  yang  bisa diterapkan pada studi kasus media sosial yang sama.
Penelitian yang dilakukan oleh Primandani Arsi, Bagus Adhi Kusuma, dan Azizan Nurhakim pada tahun 2021,  dengan  judul  “Analisis  Sentimen  Pindah  Ibu  Kota  Berbasis  Naive  Bayes  Classifier”[20].  Penelitian  ini bertujuan untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet pada topik pemindahan ibukota Indonesia dengan cara mengklasifikasikan menjadi positif dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi sebesar 94,33%, precision sebesar 0,87 dan recall 0,99. Nilai harmonik recall dan precision atau yang disebut juga sebagai F1-Score adalah 0,92 yang berarti sistem ini sudah baik dalam mendeteksi sentimen.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Elisa  Febriyani  dan  Herny Februariyanti  pada  tahun  2023,  dengan  judul “Analisis  Sentimen  Pindah  Ibu  Kota  Berbasis  Naive  Bayes  Classifier”[20].  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis sentimen di twitter dari data tweet pada pada kata kunci “kampus merdeka” atau “merdeka belajar kampus  merdeka”  dalam  unggahan,  teks  berbahasa  Indonesia,  dan  mengandung  opini.  Hasil  penelitian menunjukkan  pengklasifikasian  501  data opini  public  terhadap program  kampus  merdeka  dengan  Naïve  Bayes classifier mendapatkan hasil klasifikasi sentimen positif sebanyak 272 opini dan sentimen negatif sebanyak 229 opini  dengan  akurasi  sebesar  57%.  Dari  hasil  akurasi  tersebut  menjelaskan  bahwa  tingkat  akurasi  yang  dicoba dengan  pemodelan  Naïve  Bayes  cukup  kurang.  Sedangkan  evaluasi  terhadap  pemodelan  klasifikasi  yang diimplementasikan pada k-fold cross validation dengan membagi dataset menjadi 5-fold mendapatkan rata-rata akurasi 60%, presisi 64%, recall 58%, dan f1-score 58% yang berarti hasil evaluasi dengan k-fold mendapatkan jumlah akurasi lebih tinggi.
Pada penelitian ini, penulis melakukan crawling dataset berupa tweet di twitter sebanyak 2000 tweet yang telah  diklasifikasi  sentimen  positif  dan  negatif.  Penulis  melakukan  crawling  dataset  dengan  menggunakan perangkat  lunak  rapidminer  dalam  tahap  pengumpulan  data.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  dan  Naïve  Bayes  sebagai  pemodelan,  dan  melakukan  pemrograman  dengan  pyhton  di  google  colab. Dalam  penelitian  ini,  penulis  melakukan  komparasi  untuk  perbandingan  atas  pengujian  dari  kedua  pemodelan tersebut  untuk  mengetahui  tingkat  accuracy  terbaik  di  antara  kedua  pengujian  tersebut.  Berdasarkan  dari  hasil penelitian-penelitian  terdahulu,  cukup  mendorong  untuk  melakukan  komparasi  dari  kedua  pengujian  dengan tahapan  eksplorasi  preprocessing  dengan  dataset  yang  lebih  besar  atas  studi  kasus  teraktual.  Penelitian  dini diharapkan dapat memberikan manfaat dalam mempermudah proses pengklasifikasian opini di twitter berbahasa Indonesia,  mengetahui  komparasi  tingkat  akurasi  klasifikasi  text  menggunakan  K-Nearest  Neighbor  dan  Naïve Bayes,  dan  memberikan  informasi  reaksi  sentimen  pembaca  terhadap  Elektabilitas  Ganjar  Pranowo  Di  Tahun Politik 2024.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada Alur penelitian ini berisi diagram alur langkah penelitian secara  lengkap dan terinci, yaitu algoritma yang digunakan, rute, pemodelan, desain, yang terkait dengan masalah, atau aspek dari perancangan sistem. Setelahnya, peneliti  melakukan  tahapan  identifikasi  masalah  terhadap  penelitian  yang  sedang  diteliti  sebagai  upaya  untuk menentukan  tujuan  penelitian,  dan  penulis  melakukan  studi  pustaka  terkait  penelitian  dengan  sebagai  acuan langkah  pengumpulan data  yang  diamati  melalui  artikel,  buku,  jurnal,  dan  lain  sebagainya.  Penulis  melakukan crawling data berupa tweet berbahasa indonesia dari media sosial twitter sebanyak 2000 tweet dataset mengenai studi  kasus  yang  diangkat,  crawling  yang  dilakukan  penulis  adalah  dengan  menggunakan  perangkat  lunak rapidminer.  Setelah  pengumpulan  data,  penulis  melakukan  tahapan  preprocessing  yang  di  dalamnya  ada  case folding untuk melakukan penyeragaman karakter pada dataset (tweet) sehingga proses ini akan mengubah seluruh huruf menjadi huruf kecil, tokenizing untuk memisahkan teks atau kata menjadi per kata atau berupa token suatu huruf maupun kata dan kalimat, filtering (stopwords removal) untuk memisahkan kata untuk disisihkan kata dari kalimat  menjadi  susunan  kata-kata  yang  penting  dari  hasil  tokenizing,  dan  stemming  untuk  penghilangan  atau penguraian dari suatu bentuk kata menjadi kata baku atau kata dasar berdasarkan kamus besar bahasa indonesia. Dataset yang telah di-preprocessing akan dilakukan split data atau dibagi menjadi dua bagian data, di antaranya sebagian untuk data latih (data training) sebanyak 80% dan sebagian lagi untuk data latih (data testing) sebanyak 20% dari dataset berupa  tweet yang telah di-preprocessing sebelumnya. Pemodelan yang penulis gunakan ialah dengan  menggunakan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mendapatkan  hasil  dan perbandingan akurasi yang akurat dari kedua algoritma tersebut. Flowchart alur metodologi penelitiannya dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 di atas menunjukkan tahapan penelitian, peneliti menerapkan dua metodologi pengujian sebagai perbandingan suatu hasil setelah melakukan preprocessing dan pembagian data atau split data antara data latih  dan  data  uji.  Dua  metodelogi  pengujian  yang  digunakan  ialah  algoritma  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan Naïve Bayes.

## 2.2. Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearst Neighbor ( KNN) adalah suatu metode yang menggunakan algoritma supervised di mana hasil dari query instance  yang  baru  diklasifikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  KNN  (Sikki,  2009).  Tujuan  dari algoritma KNN adalah untuk mengklasifikasi objek baru berdasarkan atribut dan training samples. Di mana hasil dari  sampel  uji  yang  baru  diklasifikasikan  berdasarkan  mayoritas  dari  kategori  pada  KNN[21].  Secara  umum, rumus formula euclidean distance pada K-Nearest Neighbor adalah sebagai berikut:
dis (x 1 , x 2 ) =   √∑ (x 1i − x 2i ) 2 n i=0 (1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
dis (x 1 , x 2 ) =   √∑ (x 1i − x 2i ) 2 n i=0 +   (y 1i − y 2i ) 2 + . ..
(2)
Contoh visualisasi dari K-Nearest Neighbor dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini:
Gambar 2. Visualisasi K-Nearest Negihbor
Gambar  2  di  atas  menunjukkan  adanya  data  dari  dua  kelas,  yaitu  A  (biru),  B  (kuning),  dan  data  baru berwarna hitam yang digunakan untuk memprediksi kelasnya dengan K-Nearest Neighbor. Tiga data point yang di-highlight bersama data baru berwarna hitam menunjukkan bahwa nilai k yang digunakan adalah 3.

## 2.3. Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga disebut sebagai Teorema  Bayes[22]. Naïve Bayes untuk setiap  kelas  keputusan  menghitung  probabilitas  dengan  syarat  bahwa kelas  keputusan  adalah  benar,  mengingat vector informasi objek. Algoritma ini mengasumsikan bahwa atribut objek adalah independen. Probabilitas yang terlibat  dalam  memproduksi  perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  jumlah  frekuensi  dari  “master”  tabel  keputusan. Secara umum, rumus pada Naïve Bayes adalah sebagai berikut:
P (A|B) = P (B|A)P(A) P(B) (3) A, B = events P(A|B) = probability of A given B is true P(B|A)
= probability of B given A is true P(A), P(B) = the independent probabilities of A and B
Contoh visualisasi dari Naïve Bayes dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini:
Gambar 3. Visualisasi Naïve Bayes
Gambar 3 di atas menunjukkan bahwa adanya garis yang menunjukkan batas suatu keputusan yang sesuai dengan kurva, yang mana titik baru memiliki probabilitas posterior yang sama untuk menjadi bagian dari setiap kelas.

## 2.4. Confusion Matrix
Confusion  Matrix  merupakan  metode  untuk  memprediksi  perhitungan  matrix  pada  akurasi  dalam  data  mining. Sebagai evaluasi model, confusion matrix terdiri dari data test yang telah diprediksi antara benar dan tidak benar

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
terhadap  pemodelan  klasifikasi  data  yang  telah  diujikan.  Selain  confusion  matrix,  penulis  juga  menghitung accuracy, precision, recal, dan f-1 score dengan rumus sebagai berikut:
Accuracy = Number of correctly classified classes Total number of classes ×  100% (4) Precission  = True Positive True Positive + False Positive × 100% (5) Recall = True Positive True Positive + False Negative × 100% (6) F1 Score  =  2 × Precision× Recall Precision+ Recall (7)

## 2.5. Python
Python  adalah  bahasa  pemrograman  interpretatif  multiguna  dengan  filosofi  perancangan  yang  berfokus  pada tingkat keterbacaan kode. Python diklaim sebagai bahasa yang menggabungkan kapabilitas, kemampuan, dengan sintaksis  kode  yang  sangat  jelas,  dan  dilengkapi  dengan  fungsionalitas  pustaka  standar  yang  besar  serta komprehensif. Python juga didukung oleh komunitas yang besar[23].

## 2.6. RapidMiner
RapidMiner  adalah  media  interaktif  pengguna  untuk  melakukan  pembelajaran  mesin  dan  proses  penambangan data. RapidMiner bersifat open-source atau bersifat umum dan dapat dimodifikasi oleh penggunanya. Mewakili pendekatan  modular  untuk  merancang  bahkan  untuk  masalah  yang  sangat  kompleks,  di  mana  konsep  operator modular yang memungkinkan desain rantai operator bersarang kompleks untuk masalah pembelajaran yang besar. RapidMiner menggunakan XML untuk menggambarkan proses-proses penemuan pengetahuan pemodelan pohon operator. RapidMiner memiliki operator yang mudah dipahami untuk input dan output data dalam format file yang berbeda, dan berisi lebih dari 100 skema pembelajaran untuk tugas klasifikasi, regresi, dan pengelompokan[24].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Dataset (Crawling Tweet) & Labeling Polarisasi (Sentiment)
Pada  tahap  pengumpulan  data,  penulis  melakukan  crawling  dataset  melalui  perangkat  lunak  rapidminer  untuk melakukan tarik data berupa tweet dengan query “Ganjar Pranowo Capres” sebanyak 2000 tweet. Pada tahap ini, labeling  sentimen  terdiri  dari dua  kelas  yaitu  positif  dan negatif.  Berikut  hasil  import  beberapa  sample  dataset tersebut ke dalam Google Colab dapat dilihat pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Dataset tweet “Ganjar Pranowo Capres”
Tweet Sentiment 0 Kemiskinan Jateng hingga “Capres Boneka” Bikin... Negatif 1 #GanjarMenangTotal @ganjarpranowo Disambut War... Positif 2 Bakal Capres Ganjar Pranowo nampaknya mulai ge... Positif 3 Ribuan ulama deklarasikan dukung Ganjar Pranow... Positif 4 @KakekHalal: Ribuan Warga Manado Sambut Ganja... Positif
Pada Tabel 1 di atas menunjukkan import dataset yang masih mentah dan belum dilakukan preprocessing data. Setelah import data, selanjutnya melakukan  remove duplicate yang mana sebaran datanya dapat kita lihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2 . Remove Duplicate dataset
Tweet 0 Kemiskinan Jateng hingga “Capres Boneka” Bikin... 1 #GanjarMenangTotal @ganjarpranowo Disambut War... 2 Bakal Capres Ganjar Pranowo nampaknya mulai ge... 3 Ribuan ulama deklarasikan dukung Ganjar Pranow... 4 @KakekHalal: Ribuan Warga Manado Sambut Ganja... … … 995 @RienDini: Ada 3 Capres di Pilpres 2024\nSiap... 996 Survei Charta Politika menempatkan Gubernur Ja... 997 @MarahIchsan S77? \nMari Kita VIRALKAN Prestas... 998 Pak Erick Thohir dapat mendongkrak ELEKTABILIT... 999 @FirzaHusainID: Survei dilakukan 2-7 Mei 2023 ...

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
Pada  Tabel 2 di atas menunjukkan hasil dari  cleaning data dalam data ganda  remove duplicate sebelum menuju ke tahapan preprocessing data.

## 3.2. Preprocessing
Pada tahap Preprocessing, penelitian ini melakukan serangkaian tahapan berupa case folding, tokenizing, filtering (stopwords removal), dan stemming.

## 3.2.1. Case Folding
Case  Folding  pada  DataFrame  tweet  di  atas  menggunakan  fungsi  lower()  pada  class  Series.str  library  Pandas. Penggunakan Fungsi internal pandas ini jauh lebih cepat dibandingkan jika kita melakukan iterasi untuk semua row pada DataFrame dan melakukan Case Folding row by row menggunakan lower() biasa. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Case Folding Tweet 0 kemiskinan jateng hingga “capres boneka” bikin... 1 #ganjarmenangtotal @ganjarpranowo disambut war... 2 bakal capres ganjar pranowo nampaknya mulai ge... 3 ribuan ulama deklarasikan dukung ganjar pranow... 4 @kakekhalal: ribuan warga manado sambut ganja...
Pada Tabel 3 di atas menunjukkan hasil dari case folding yang mana akan mengubah semua huruf menjadi kecil.

## 3.2.2. Tokenizing
Tokenizing  pada  DataFrame  tweet  di  atas  menggunakan  library  dari  nltk.tokenize  untuk  word_tokenize  dan nltk.probability untuk FreqDist. Hasilnya dapat dilihat pada masing-masing Tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Tokenizing
Tweet 0 [kemiskinan, jateng, hingga, capres, boneka, b... 1 [disambut, warga, dan, tokoh, gereja, yang, te... 2 [bakal, capres, ganjar, pranowo, nampaknya, mu... 3 [ribuan, ulama, deklarasikan, dukung, ganjar, ... 4 [ribuan, warga, manado, sambut, ganjar, torang...
Pada Tabel 4 di atas menunjukkan hasil dari tokenizing yang mana akan memisahkan atau pemisahan dari suatu  kalimat  menjadi  kata  per  kata  atau  bagian  tertentu. Pada  tahapan  tokenizing  terdapat  nilai  frequency distribution tokenizing pada hasil tokenizing yang telah dilakukan. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Frequency Distribution Tokenizing
Tweet 0 [(kemiskinan, 1), (jateng, 1), (hingga, 1), (c... 1 [(warga, 2), (dan, 2), (kenaikan, 2), (isa, 2)... 2 [(bakal, 1), (capres, 1), (ganjar, 1), (pranow... 3 [(ganjar, 2), (ribuan, 1), (ulama, 1), (deklar... 4 [(warga, 2), (manado, 2), (ribuan, 1), (sambut...
Pada  Tabel  5  di  atas  menunjukkan  hasil  dari  frequency  distribution  tokenizing  yang  mana  untuk menggambarkan berapa kali suatu kata diulang dalam kalimat.

## 3.2.3. Filtering (Stopwords Removal)
Filtering  (Stopwords  Removal)  pada  DataFrame  tweet  di  atas  menggunakan  library  dari  nltk.corpus  untuk stopwords. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Filtering (Stopwords Removal)
Tweet 0 [kemiskinan, jateng, capres, boneka, elektabil... 1 [disambut, warga, tokoh, gereja, rayakan, kena... 2 [capres, ganjar, pranowo, nampaknya, gencar, l... 3 [ribuan, ulama, deklarasikan, dukung, ganjar, ... 4 [ribuan, warga, manado, sambut, ganjar, torang...

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
Pada Tabel 6 di atas menunjukkan hasil dari  filtering (stopwords removal) yang mana untuk memisahkan atau pemilihan kata penting yang bersangkutan atau mewakili kalimat dari dataset.

## 3.2.3. Stemming
Stemming pada DataFrame tweet di atas menggunakan library dari swifter dan PySastrawi. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 4 dan Tabel 7 berikut ini:
Gambar 4. Proses Stemming
Pada  Gambar  4  di  atas  menunjukkan  proses  stemming  yang  mana  untuk  melakukan  penguraian  kata menjadi kata dasar.
Tabel 7. Stemming Tweet 0 [miskin, jateng, capres, boneka, elektabilitas... 1 [sambut, warga, tokoh, gereja, raya, naik, isa... 2 [capres, ganjar, pranowo, nampaknya, gencar, l... 3 [ribu, ulama, deklarasi, dukung, ganjar, prano... 4 [ribu, warga, manado, sambut, ganjar, torang, ...
Pada Tabel 7 di atas menunjukkan hasil dari stemming dalam dataset yang mana setiap kata telah diuraikan dan menjadi kata dasar.

## 3.3. TF-IDF
Pada tahap TF-IDF dalam penelitian ini juga melakukan serangkaian pembobotan dengan tahapan berupa ranking dan vector space matrix. Hasilnya dapat dilihat pada masing-masing Tabel 8, 9, dan 10 berikut ini:
Tabel 8. TF-IDF Term TF TF-IDF jalan 0.08333333333333333 0.3758216671819805 pikir 0.08333333333333333 0.5418575142394977 jokowi 0.08333333333333333 0.1922998029014658 ganjar 0.08333333333333333 0.00658693394503774 pranowo 0.08333333333333333 0.009711151354662634 manut 0.08333333333333333 0.5418575142394977 wae 0.08333333333333333 0.5418575142394977 capres 0.08333333333333333 0.011893025183466271 capresan 0.08333333333333333 0.4712493592072307 pdip 0.08333333333333333 0.16178502031520509 boneka 0.08333333333333333 0.44152644721233636 kayu 0.08333333333333333 0.5418575142394977
Pada  Tabel  8  di  atas  menunjukkan  hasil  dari  pembobotan  TF-IDF  setelah  melalui  proses  stemming sebelumnya.
Tabel 9. TF-IDF Rank Term Rank 3 dukung 102.722318 5 prabowo 56.221091 18 ri 55.421328 4 presiden 50.356614 9 subianto 47.524242 8 elektabilitas 47.110847 11 jokowi 44.772443

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
Term Rank 6 pdip 44.297433 7 survei 44.038691 31 mahasiswa 41.199808 17 masyarakat 41.164268 21 perhati 38.570270
Pada Tabel 9 di atas menunjukkan hasil dari ranking untuk setiap pembobotan TF-IDF sebelumnya.
Tabel 10 . Vector Space Matrix calon sulawesi warga warga utara manado
0  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 1  0.000000  0.350859  0.595727  0.000000
2  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000
3  0.000000  0.000000  0.000000  0.000000 4  0.347507  0.350859  0.695014  0.845757
Pada Tabel 10 di atas menunjukkan hasil dari vector space matrix untuk pemotongan string tiap kata yang tersusun dan melakukan pemecahan ke dalam tabel frekuensi kata.

## 3.4. K-Nearest Neighbor
Pada  tahap  ini,  pembagian  dataset  untuk  splitting  data  antara  80%  training  dan  20%  data  testing,  dan  peneliti menggunakan  library dari  sklearn.neighbors untuk KneighborsClassifier, sklearn.metrics untuk accuracy_score, precision_score,  recall_score,  dan    f1_score,  sklearn.metrics  untuk  classification_report  dan  confusion_matrix. Nilai k = 3. Hasilnya dapat dilihat pada masing-masing Gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Hasil Pemodelan K-Nearest Neighbor dan Confusion Matrix
Pada  gambar  5  di  atas  menunjukkan  hasil  dari  pengujian  dengan  K-Nearest  Neighbor  dengan  accuracy sebesar  99%,  precision  sebesar  100%,  recall  sebesar  69%,  dan  f1-score  sebesar  0.081.  Confusion  Matrix  pada gambar 5 di atas menunjukkan bahwa label negatif yang benar diprediksi sebanyak 9 data, label positif yang benar diprediksi  sebanyak  387  data,  label  positif  yang  diprediksi  negatif  sebanyak  0  data,  dan  label  negatif  yang diprediksi positif sebanyak 4 data.

## 3.5. Naïve Bayes
Pada  tahap  ini,  pembagian  dataset  untuk  splitting  data  antara  80%  training  dan  20%  data  testing,  dan  peneliti menggunakan  library  dari  sklearn.naive_bayes  untuk  MultinomialNB,  sklearn.metrics  untuk  accuracy_score, precision_score,  recall_score,  dan    f1_score,  sklearn.metrics  untuk  classification_report  dan  confusion_matrix. Hasilnya dapat dilihat pada masing-masing Gambar 6 berikut:
Pada Gambar 6 di atas menunjukkan hasil dari pengujian dengan  Naïve Bayes dengan accuracy sebesar 96%, precision sebesar 50%, recall sebesar 7%, dan f1-score sebesar 0.133. Confusion Matrix pada Gambar 6 di

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
atas menunjukkan bahwa label negatif yang benar diprediksi sebanyak 1 data, label positif yang benar diprediksi sebanyak 386 data, label positif yang diprediksi negatif sebanyak 1 data, dan label negatif yang diprediksi positif sebanyak 12 data.

## 3.6. Persentase Sentiment Analysis
Pada  tahap  ini,  merupakan  persentase  sentimen  dari  masing-masing  tweet  dari  dataset.  Peneliti  menggunakan library dari matplotlib, seaborn, dan numpy. Hasilnya dapat dilihat pada Gambar 7 berikut:
Gambar 7. Persentase Sentiment Analysis
Pada Gambar 7 di atas menunjukkan hasil dari persentase sentiment analysis yang mana sentimen positif masih mendominasi sebesar 96,6% dari sentimen negatif sebesar 3,4%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  di  atas  dengan  80%  data  latih  dan  20%  data  uji  dapat  disimpulkan  bahwa  akurasi  dari masing-masing pemodelan dapat dipengaruhi oleh splitting data dan nilai k terkhusus untuk pemodelan K-Nearest Neighbor. Perbandingan dari kedua pemodelan yang diujikan menunjukkan bahwa dengan K-Nearest Neighbor lebih  akuratif  dengan  accuracy  99%  dibanding  accuracy  96%  dari  Naïve  Bayes.  Persentase  sentiment  dengan perbandingan 96,6% sentimen positif dan 3,4% sentimen negatif menyimpulkan bahwa sebagian besar masyarakat masih mendominasi sentimen positif terhadap elektabilitas Ganjar Pranowo sebagai capres di tahun politik 2024.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Segenap  terima  kasih  yang  paling  utama  adalah  kepada  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  Keluarga,  seluruh  civitas akademika Universitas Amikom Yogyakarta sebagai tempat saya mempelajari lebih banyak hal baru, dan tak lupa kepada pihak pemberi beasiswa.

## REFERENCES
[1]  A.  R.  Isnain,  A.  I.  Sakti,  D.  Alita,  and  N.  S.  Marga,  “SENTIMEN  ANALISIS  PUBLIK  TERHADAP  KEBIJAKAN LOCKDOWN PEMERINTAH JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM,” Jurnal Data Mining dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, p. 31, Feb. 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
[2]  A. Bayhaqy, S. Sfenrianto, K. Nainggolan, and E. R. Kaburuan, “Sentiment Analysis about E-Commerce from Tweets Using Decision Tree,
K-Nearest Neighbor, and Naïve Bayes.” [Online]. Available: http://dlvr.it/Qb83n8pic.twitter.com/8MucIMhUMO,
[3]  A.  Deviyanto, M.  R.  Didik Wahyudi,  and  T.  Informatika  UIN Sunan  Kalijaga  Yogyakarta  Jl  Marsda  Adi  Sucipto  No, “PENERAPAN ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,”  Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga),  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–13,  2018,  [Online].  Available: https://twitter.com/search?l=id&q=AHY%20since%3A2017-01-01%20until%3A2017-01-
[4]  J. A. Septian, T. M. Fachrudin, and A. Nugroho, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor,” Journal of Intelligent System and Computation, vol. 1, no. 1, pp. 43–49, Aug. 2019, doi: 10.52985/insyst.v1i1.36.
[5]  S. S. Salim and J. Mayary, “ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP DOMPET ELEKTRONIK DENGAN METODE LEXICON BASED DAN K – NEAREST NEIGHBOR,” Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 25, no. 1, pp. 1–17, 2020, doi: 10.35760/ik.2020.v25i1.2411.
[6]  D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  and W.  E.  Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan Rakyat  (DPR)  Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 10, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[7]  D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” vol. 15, no. 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6298
[8]  R. Fajar, S. Program, P. Rekayasa, N. Lunak, and R. Bengkalis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” vol. 3, no. 1.
[9]  T. Krisdiyanto, E. Maricha, and O. Nurharyanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” Jurnal CoreIT, vol. 7, no. 1, 2021.
[10] D.  Anjas  Ramadhan  and  E.  Budi  Setiawan  SSi,  “ANALISIS  SENTIMEN  PROGRAM  ACARA  DI  SCTV  PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE.”
[11] A. Firdaus, “Aplikasi Algoritma K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen Omicron Covid-19,” Jurnal Riset Statistika, pp. 85–92, Dec. 2022, doi: 10.29313/jrs.v2i2.1148.
[12] S. Rahayu, Y. MZ, J. E. Bororing, and R. Hadiyat, “Implementasi Metode K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi Teknologi Finansial FLIP,” Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 6, no. 1, pp. 98–106, Jun. 2022, doi: 10.29408/edumatic.v6i1.5433.
[13] A.  D.  Adhi  Putra,  “Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  pengguna  Aplikasi  Bibit  Dan  Bareksa  dengan  Algoritma  KNN,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi),  vol.  8,  no.  2,  pp.  636–646,  Jun.  2021,  doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.
[14] A.  Asro’i  and  H.  Februariyanti,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA  TWITTER  TERHADAP  PERPANJANGAN PPKM MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR,” Jurnal Khatulistiwa Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 17–24, Jun. 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.
[15] A. Yoga Pratama et al., “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja),” 2021.
[16] R.  Kosasih  and  A.  Alberto,  “Analisis  Sentimen  Produk  Permainan  Menggunakan  Metode  TF-IDF  Dan  Algoritma  K- Nearest Neighbor,” vol. 6, no. 1, 2021, doi: 10.30743/infotekjar.v6i1.3893.
[17] B. Sifa Amalia, Y. Umaidah, R. Mayasari, S. Karawang Jl HSRonggo Waluyo, K. Telukjambe Timur, and K. Karawang, “ANALISIS  SENTIMEN  REVIEW  PELANGGAN  RESTORAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT VECTOR MACHINE DAN K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 19, no. 1, pp. 28–34, 2021.
[18] N. Cahyani and F. Fauziah, “Analisis Sentimen Kepuasan Investasi Pada Masa Pandemi dengan Metode Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbors,” STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), vol. 7, no. 2, p. 177, Dec. 2022, doi: 10.30998/string.v7i2.13937.
[19] A. Yoga Syantara, E. Dwi Wahyuni, and V. Rahmayanti Setyaning Nastiti, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier Terhadap Kata Kunci ‘#Asiangames2018,’” REPOSITOR, vol. 3, no. 5, pp. 493– 500, 2021.
[20] P. Arsi, B. A. Kusuma, and A. Nurhakim, “Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Berbasis Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika Upgris, vol. 7, no. 1, Jun. 2021, doi: 10.26877/jiu.v7i1.7636.
[21] N. Krisandi, B. Helmi, and I. Prihandono, “ALGORITMA k-NEAREST NEIGHBOR DALAM KLASIFIKASI DATA HASIL PRODUKSI KELAPA SAWIT PADA PT. MINAMAS KECAMATAN PARINDU,” 2013.
[22] R.  Y.  Hayuningtyas  and  R.  Sari,  “ANALISIS  SENTIMEN  OPINI  PUBLIK  BAHASA  INDONESIA  TERHADAP WISATA TMII MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN PSO,” Jurnal TECHNO Nusa Mandiri, vol. 16, no. 1, p. 37, 2019, [Online]. Available: http://nusamandiri.ac.id/
[23] A. N. Syahrudin, “Jurnal Dasar Pemograman Python STMIK,” 2018.
[24] A. Naik and L. Samant, “Correlation Review of Classification Algorithm Using Data Mining Tool: WEKA, Rapidminer, Tanagra,  Orange  and  Knime,”  in  Procedia  Computer  Science,  Elsevier  B.V.,  2016,  pp.  662–668.  doi: 10.1016/j.procs.2016.05.251.