Analisa Sentiment Masyarakat terhadap Pemilu 2019 berdasarkan Opini di Twitter menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Rengga Asmara 1 , M. Febrian Ardiansyah 2 , M Anshori 3 Departemen Teknik Informatika dan Komputer 123 Politeknik Elektronik Negeri Surabaya
Kampus ITS, Jl. Raya ITS, Keputih, Kec. Sukolilo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia 123 Email: rengga@pens.ac.id 1 , mfardiansyah@pens.ac.id 2 , anshori@it.student.pens.ac.id 3
Abstrack -  Many  people  expressed  their  opinions  on  the  2019  Election  via  Twitter.  The  habit  of people  posting  tweets  to  assess  candidates  for  election  is  one  of  the  media  that  represents  the community's response to candidates. Approaching the general election, usually there are certain parties who want to know the sentiments and responses to the candidate figures such as the survey institution. However,  a  system  is  very  difficult  to  measure  people's  tendencies  towards  candidates  because  an opinion  has  a  free  language  or  a  diverse  expression  language.  We  propose  a  new  approach  in  the analysis  of  opinions  about  elections.  This  is  opinion  mining  based  on  time.  This  study  proposes  an approach  that  will  extract  and  process  textstual  data  automatically  to  obtain  sentiment  information contained in opinion sentences. There are several stages for conducting sentiment analysis, including the data collection stage, the data preprocessing stage, the opinion sentiment analysis stage by using the naive bayes classifer method, then the last is the result visualization stage. This approach is time- based, so opinion analysis can be displayed based on time intervals. The results of this study indicate that the results of the accuracy of the naïve bayes classifier method are 62% with a recall value of 45% and precision is 41%.
Keywords - Sentiment Analisis, Twitter, Pemilu 2019, Naïve Bayes Classifier
I ntisari - Banyak masyarakat menyampaikan opini mengenai Pemilu 2019 melalui Twitter. Kebiasaan masyarakat  mem-posting  tweet  untuk  menilai  tokoh  calon  Pemilu  adalah  salah  satu  media  yang merepresentasikan  tanggapan  masyarakat  terhadap  calon.  Menjelang  pemilihan  umum,  biasanya  ada pihak-pihak  tertentu  yang  ingin  mengetahui  sentimen  dan  tanggapan  terhadap  tokoh  calon  seperti lembaga  survey.  Namun,  sebuah  sistem  sangat  sulit  untuk  mengukur  tendensi  atau  kecenderungan masyarakat terhadap calon karena sebuah opini memiliki bahasa yang bebas atau expression language yang beragam. Kami mengajukan pendekatan baru dalam analisis opini tentang pemilu yaitu dengan opinion  mining  berdasarkan  waktu.  Kami  mengajukan  pendekatan  yang  akan  mengekstrak  dan memproses data textstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentiment yang terkandung di dalam  kalimat  opini.  Ada  beberapa  tahap  untuk  melakukan  analisis  sentiment,  diantaranya  tahap pengumpulan data, preprocessing data, tahap analisis sentiment opinion dengan menggunakan metode naive  bayes  classifer,  kemudian  tahap  visualisasi  hasil.  Pendekatan  ini  berbasis  waktu,  sehingga analisis opini dapat ditampilkan berdasarkan interval waktu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hasil akurasi metode naïve bayes classifier mencapai 62% dengan nilai recall sebesar 45 % dan presisi mencapai 41%.
Kata Kunci - Sentiment Analisis, Twitter, Pemilu 2019, Naïve Bayes Classifier

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  salah  satu  negara  yang  menganut  sistem  Demokrasi.  Hal  ini  di tandai  dengan  diadakannya  pemilihan  Presiden  dan  wakil  Presiden  setiap  periode-nya  [1]. Dan  pada  tahun  2019  mendatang  akan  diadakan  pemilihan  Presiden  dan  wakil  Presiden.
Seorang tokoh politik yang ingin mengajukan diri sebagai calon Presiden dan wakil Presiden tentu  akan  melihat  atau  mempertimbangkan  popularitas  mereka  berdasarkan  opini masyarakat.  Banyak  sekali  cara  untuk  menentukan  popularitas  atau  kecenderungan masyarakat, salah satunya adalah dengan survei.
Disisi  lain,  pada  era  modern  ini,  masyarakat  menggunakan  media  sosial  untuk mengekspresikan  pendapatnya  mengenai  suatu  isu  khususnya  mengenai  pemilu  2019.  Dan Twitter  menjadi  salah  satu  media  sosial  yang  terpopuler.  Hal  ini  terbukti  berdasarkan  hasil survey oleh kominfo yang dilansir dari situs www.kominfo.go.id [2]. Saat ini terdapat lebih dari  500  juta  pengguna  aktif  diseluruh  dunia.  Dan  Indonesia  menempati  peringkat  ke-5 sebagai pengguna Twitter terbesar [3].  Bisa dikatakan jika media sosial Twitter telah menjadi wadah masyarakat Indonsia untuk berkomunikasi dan menyelurkan pendapat. Terbukti status tweet para pengguna Twitter di Indonesia tidak hanya berisi kehidupan pribadi saja, banyak dari  status  yang  mereka  bagikan  juga  berisi  komentar  dan  opini  tentang  pemilihan  umum 2019 mendatang [4].
Sentiment  analisis  atau  opinion  mining  adalah  studi  komputasional  dari  opini-opini orang, sentiment dan emosi melalui entitas dan artribut yang dimiliki dan diekspresikan dalam bentuk  teks.  Analisis  sentimen  dilakukan  untuk  melihat  pendapat  atau  kecenderungan  opini terhadap  sebuah  masalah  atau  objek  oleh  seseorang,  apakah  cenderung  berpandangan  atau beropini  negatif  atau  positif  [5].  Klasifikasi  dokumen  secara  otomatis  sekiranya  diperlukan untuk  mengurangi  biaya  dan  mempercepat  pengaturan  informasi.  Twitter  hanya memungkinkan  pengguna  menulis  sebanyak  140  karakter,  hal  ini  yang  menyebabkan  para pengguna sering menggunakan singkatan kata dan ejaan kata yang salah [6].  Cara penulisan yang salah tersebut mengakibatkan terjadi kelemahan pada proses Text Mining, dimana dapat menyulitkan  fitur  yang  diambil  serta  mengurangi  ketepatan  klasifikasi.  Ada  beragam  teknik klasifikasi dokumen, di antaranya adalah Naïve Bayes classifier , Decision Trees, dan Support Vector Machines . Salah satu metode yang paling populer digunakan dalam pengklasifikasian dokumen  sekarang  ini  adalah  metode Naïve  Bayes  classifier [7].  Metode Naïve  Bayes classifier mempunyai kecepatan dan akurasi yang tinggi ketika diaplikasikan dalam basis data yang  besar  dan  data  yang  beragam  [8].  Hal  serupa  juga  diungkapkan  oleh  [9]  dalam penelitiannya, yaitu metode Naïve Bayes Classifier memiliki beberapa kelebihan antara lain, sederhana, cepat dan berakurasi tinggi.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  melakukan  analisis  opini  masyarakat  terhadap  calon  pada Pemilu  2019  dengan  cara opinion  mining pada  media  sosial  Twitter  berbasis  sentiment analisis.  Penelitian  ini  memanfaatkan  opini  masyarakat  terhadap  Pemilu  2019,  kemudian melakukan mining pada  opini-opini  tersebut  dengan  menganalisa  sentiment  pada  opini  dan memvisualisasikan  hasil  opini  tersebut  secara  menarik.  Analisa  yang  dihasilkan  oleh  sistem dapat membantu lembaga-lembaga survei yang ada terutama juga dapat menjadi pengetahuan untuk masyarakat terhadap seorang calon pada Pemilu 2019.
Dengan  adanya  sistem  perangkat  lunak  yang  mampu  mengklasifikasikan  opini  maka proses  klasifikasi  opini  dalam  jumlah  yang  besar  dapat  dilakukan  secara  komputerisasi sebagai  ganti  dari  proses  klasifikasi  manual  [10].  Hal  ini  terutama  dirasakan  manfaatnya untuk  lembaga-lembaga  survei  dalam  kaitannya  respon  masyarakat  terhadap  Pemilu  2019. Kita  dapat  mengetahui  kecenderungan  masyarakat  terhadap  calon  Pemilu  2019  dan menentukan apakah mereka dinilai positif atau negatif di media sosial Twitter.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Analisa Opini merupakan cara yang tepat untuk dapat mencari respon masyarakat di sosial media mengenai calon tokoh pemilu 2019. Proses Analisa opini ini tidak semata-mata hanya menampung opini masyarkat yang ada saja, namun opini tersebut akan di proses sedemikian rupa agar mudah dianalisa [11]. Berikut gambaran analisis opini pada penelitian ini.

## Gambar 1 Desain Sistem
Alur  pertama  dimulai  dari  pengambilan  data  tweet  yang  sudah  disediakan  oleh  web academic.droneemprit.id  untuk  beberapa  query  pencarian  yang  diinginkan  dalam  penelitian ini yaitu query tentang Prabowo, query tentang Jokowi, query tentang Sandiaga Uno, query tentang Maruf Amin. Data tweet dari academic.droneemprit.id ini akan dijadikan sebagai data training, Setelah proses crawling data selesai, dilakukan proses preprocessing. Data-data yang sudah  diperoleh  saat  pengumpulan  data  tidak  semuanya  digunakan.  Oleh  karena  itu  perlu dilakukan  proses  seleksi  terhadap  data-data  tersebut  bisa  disebut  sebagai  preprocessing. Preprocessing  data  adalah  suatu  proses  atau  langkah  yang  dilakukan  untuk  membuat  data mentah menjadi data yang berkualitas [12].
Kemudian  tahap  selanjutnya  adalah  tahap selection fitur  menggunakan  metode tf-idf . Hasil dari tahap ini berupa nilai tf-idf dari setiap index per kata pada komentar. Fungsi dari tf- idf adalah  untuk  menganalisa  hubungan  antara  sebuah  frase/kalimat  dengan  sekumpulan dokumen.  Tahap  selanjutnya  adalah  proses  opinion  mining  untuk  menganalisa  nilai sentimentnya  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier .  Model  yang  dihasillkan  dari training data menggunakan metode naïve bayes classifier kemudian di testing pada data tweet langsung dari Twitter. Hasil dari opinion mining kemudian divisualisasikan pada tool kibana berupa nilai dari sentiment per waktu.

## A. Preprocessing
Preprocessing  merupakan  proses  awal  pada text  mining yang  digunakan  untuk memproses data mentah untuk siap diproses dengan menggunakan satu pendekatan tertentu. Tahap  ini  merupakan  penerapan  konsep  dan  teknik data  mining untuk  mencari  pola  dalam teks,  yaitu  proses  penganalisian  teks  untuk  mencari  infomasi  yang  bermanfaat  untuk  tujuan tertentu.  Tujuan  dari  tahap  preprocessing  ini  adalah  menghilangkan noise ,  menyeragamkan bentuk kata dan mengurangi volume kosa kata [13].
Berdasarkan  ketidakteraturan  struktur  data  teks,  maka  proses text  mining memerlukan beberapa tahap awal yang pada intinya adalah mempersiapkan agar teks dapat diubah menjadi lebih  terstruktur.  Tahap text  preprocessing adalah  tahap  awal  dari text  mining .  Tahap  ini mencakup semua rutinitas dan proses untuk mempersiapkan data yang akan digunakan pada operasi knowledge  discovery sistem text  mining .  Tindakan  yang  dilakukan  pada  tahap  ini adalah toLowerCase ,  yaitu  mengubah  semua  karakter  huruf  menjadi  huruf  kecil  dan tokenizing yaitu  proses  penguraian  deskripsi  yang  semula  berupa  kalimat-kalimat  menjadi kata-kata  sekaligus  menghilangkan delimiter-delimiter seperti  tanda  titik  (.),  koma  (,),  spasi dan karakter angka yang terdapat pada kata tersebut.

## B. Pebobotan tf-idf
Data  yang  telah  di-preprocessing  pada  penjelasan  sebelumnya,  data  dapat  diolah  ketika sudah dalam bentuk numerik. Untuk mengubah menjadi numerik dapat menggunakan metode salah satunya TFIDF Weighting. Metode Term Frequency Invers Document Frequency (TF- IDF)  merupakan  metode  yang  digunakan  menentukan  seberapa  jauh  keterhubungan  kata (term) terhadap dokumen dengan memberikan bobot setiap kata
TF(t,d) = 0,5 + 0,5 𝑓(𝑡,𝑑) max {f ( w,d ) :w∊d} (1)
Dimana  (t,d)  merupakan  frekuensi  kata  t  muncul  pada  dokumen  d  dan  max  { 𝑓 ( 𝑤 , 𝑑 ): 𝑤 ∈𝑑 }  merupakan  frekuensi  maksimum  dari  term  lain  pada  dokumen  d.  Sedangkan  untuk menghitung IDF digunakan rumus sebagai berikut (Salton & Buckley, 1988):
IDF(t,d) = log 𝑁 𝐷𝑓(𝑡,𝑑) (2)
Dimana  N  merupakan  jumlah  dokumen  dan 𝐷𝑓 ( 𝑡 , 𝐷 )  sebagai  banyak  dokumen  dalam kumpulan dokumen D yang mengandung term t. Namun bila term tidak muncul, maka akan terdapat  nilai  0  pada  pembagian,  sehingga  perlu  penanganan  untuk  menggantinya  menjadi 1+ 𝐷𝑓 ( 𝑡 , 𝐷 ). Untuk menghitung TF-IDF dari kata, digunakan rumus :
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹(𝑡, 𝑑, 𝐷) = 𝑡𝑓(𝑡, 𝑑)𝑥 𝑖𝑑𝑓(𝑡, 𝐷)
(3)
Dari rumus diatas akan didapatkan nilai yang dapat dijadikan sebagai pembobotan kata pada saat dilakukan pengelompokan kata.
Pada proses pembobotan kata ( tf-idf ) akan digambarkan dalam flowchart berikut:
Gambar  2  menggambarkan  tahap  pembobotan  kata  dengan  menggunakan  metode term frequency  invers  inverse  document  frequency (TF-IDF),  dimana  daftar  term  hasil stemming dilakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  bobot  perkata  dengan  menghitung  jumlah term frequency  document (tf)  terlebih  dahulu,  kemudian  menghitung  menghitung  nilai  jumlah dokumen yang memiliki term (df), dan selanjutnya menghitung nilai idf dengan rumus log = N/df,  dimana  N  merupakan  jumlah  seluruh  dokumen  yang  ada.  Setelah  nilai  TF  dan  IDF sudah didapat. Maka langkah terakhir adalah menentukan bobot kata dengan mengalikan TF dan IDF dengan rumus Wdt = TFdt x IDFt.

## C. Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuat metode klasifikasi yang berakar pada teorema bayes. Metode pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya, sehingga dikenal sebagai teorema Bayes. Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing masing kondisi atau kejadian.
Dengan metode ini, untuk setiap kelas keputusan, penghitungan probabilitasnya dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar. Algoritma ini juga mengasumsikan bahwa atribut obyek  adalah  independen.  Probabilitas  yang  terlibat  dalam  memproduksi  perkiraan  akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari master table keputusan [7].
Naïve bayes classifier bekerja sangat baik dibanding dengan model classifier lainnya. Hal ini dibuktikan oleh Xhemali, Hinde, dan Stone dalam jurnalnya, yaitu dikatakan bahwa naïve bayes classifier memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibanding model classifier lainnya [8].
Keuntungan  penggunaan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  adalah  metode  ini  hanya membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  (training  data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Karena yang diasumsikan sebagai variable  independent,  maka  hanya  varian  dari  suatu  variable  dalam  sebuah  kelas  yang dibutuhkan untuk menentukan klasifikasi, bukan keseluruhan dari matriks ko-varians. Secara garis besar model NBC (Naïve Bayes Classifier) adalah sebagai berikut:
Dimana: P(X|Y) = Persentase X dalam Y P(X∩Y) = Kata tertentu dalam class (tweet) P(Y) = Jumlah kemunculan kata berlabel tertentu (Positif, Negatif, Netral)

## D. Evaluasi Performa
Hasil analisis didapat setelah proses opinion mining. Dari data hasil opinion mining yang dimasukkan  kedalam  database  berupa:  Username,  date,  komentar,  sentiment,  media  dapat dihasilkan beberapa grafik analisa. Untuk melakukan evaluasi performa algoritma dibutuhkan nilai-nilai pada confusion matrix yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), False Negative (FN) , misalkan pada kelas X:
1. True Positive (TP) dari X adalah semua data kelas X diklasidikasikan dengan X .
2. True Negative (TN) dari X adalah semua data yang selain X tidak diklasifikasikan dengan
X .
3. False Positive (FP) dari X adalah semua data selain kelas X diklasifikasi dengan X .
4. False Negative (FN) dari X adalah semua data kelas X tidak diklasifikasikan dengan X.
𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑋 ∩ 𝑌) 𝑃(𝑌) . (4)

## Gambar 3. Confusion Matrik (https://www.mathworks.com)
Begitu pula dengan kelas lainnya misalnya kelas Y dan Z. Metrics score yang digunakan untuk mengevaluasi algoritma adalah accuracy, precision, and recall .

## 1. Accuracy
Precision merupakan metric  score yang  digunakan  untuk  menghitung  presisi  atau  data dengan  kelas  A  terhadap  hasil  data  yang  diklasifikasi  kelas  A. Precision dapat dirumuskan sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁. . (5)

## 2. Precision
Precision  merupakan  metric  score  yang  digunakan  untuk  menghitung  presisi  atau  data dengan  kelas  A  terhadap  hasil  data  yang  diklasifikasi  kelas  A.  Precision  dapat dirumuskan sebagai berikut :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 . .
. (6)

## 3. Recall
Recall merupakan metric score yang digunakan untuk menghitung jumlah dengan kelas A terhadap  hasil  yang  diklasifikasikan  kelas  A  terhadap  hasil  data  yang  diklasifikasikan kelas A. Recall dapat dirumuskan sebagai berikut :
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁. . (7)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini, akan dilakukan evaluasi sistem pada saat melakukan pengklasifikasi komentar.  Percobaan  ini  berguna  untuk  mengukur  akurasi  sistem  dalam  mengklasifikasi komentar.  Pada  percobaan  ini,  terdapat  beberapa  parameter  pada  evaluasi  data.  Parameter tersebut  antara  lain  adalah  menghitung  akurasi,  presisi  dan  recal.  Untuk  dapat  menghitung nilai  evaluasi  tersebut,  dibutuhkan  beberapa  nilai  yang  lain  seperti  ¬ True Positif, True Negatif, False Positif, False Negatif.  Hasil  eksperimen  akan  menunjukkan  nilai  dari  setiap evaluasi  tersebut.  Pada  percobaan  ini  digunakan  1000  data  untuk  testing.  Data  tersebut diperoleh secara acak dari hasil crawl melalui API Twitter.

## A. Testing data kotor (non-preprocessing)
Pada  percobaan  ini  digunakan  data  testing  berupa  data  kotor  atau  data  yang  belum melewati tahap preprocessing. Data tersebut diambil secara acak oleh sistem. Isi data testing tersebut berupa data komentar yang sudah di dinilai sentimentnya secara manual (manusia). Data  sentiment  tersebut  terdiri  dari  277  komentar  positif,  508  berkomentar  netral  dan  215 negatif.
T ABEL I
C ONFUSION M ATRIX T ESTING DATA KOTOR Prediksi Ac tu al -1 0 1 All -1 99 74 42 215 0 128 199 181 508 1 33 123 121 277 All 260 396 344 1000
Dari hasil percobaan menggunakan data kotor (non-preprocessing) didapatkan hasil confusion matrix  seperti  tabel  I,  pada  data  tabel  tersebut  sistem  lebih  banyak  berhasil  mengklasifikasi nilai  0  (netral)  secara  benar,  yaitu  sebesar  199.  sedangkan  yang  paling  kecil  adalah  nilai negative sebesar 99 record dan nilai positif 121.
Hal  ini  terjadi  karena  pada  saat  pengambilan  data  testing  secara  acak,  data  yang  tersaring lebih banyak berlabel 0 (netral). Selain itu pada saat melakukan sentiment manual (manusia) pada data testing, data yang di dapat lebih banyak bernilai 0 (netral).
T ABEL II N ILAI CONFUSION MATRIX DATA KOTOR -1 0 1 TP 99 199 121 TN 624 295 500 FP 161 197 223 FN 116 309 156
T ABEL III
N ILAI E VALUASI DATA KOTOR -1 0 1 Presisi 0.380769 0.502525 0.351744 Recall 0.460465 0.391732 0.436823 Akurasi 0.723 0.494 0.621
Dari hasil percobaan tersebut didapatkan nilai berupa True Positif (TP), True Negatif (TN), False  Positif  (FP),  dan  False  Negatif  (FN)  seperti  pada  tabel  II.  Dengan  hasil  nilai  tersebut maka  bisa  didapatkan  nilai  evaluasi  seperti  pada  tabel  III.  jika  dirata-rata  pada  setiap sentiment,  pada  percobaan  menggunakan  data  kotor  ini  akurasi  yang  dihasilkan  yaitu  61%, nilai recall sebesar 42% dan Presisi sebesar 41%.

## B. Testing data bersih (preprocessing)
Berikut  percobaan  testing  menggunakan  data  yang  sama  pada  percobaan  sebelumnya. Dengan  melalui  proses  preprocessing,  yaitu  data  twitter  yang  dibersihkan  dari  mention, hashtag dan tulisan-tulisan yang bersifat non komentar. Setelah melalui proses preprocessing, terajadi  perbedaan  jumlah  data  tweet  yang  semula  1000  tweet  menjadi  958  tweet.  Hal  ini terjadi karena terdapat tweet yang hanya berisi hashtag, mention saja dan tidak mengandung kata baku yang bersifat infomatif. Dengan begitu sistem langsung menghapus data tersebut.
Sentiment  tersebut  terdiri  dari  269  sentiment  positif,  475  sentiment  netral  dan  214 sentiment negative.
T ABEL IV C ONFUSION M ATRIX TESTING DATA BERSIH Prediksi Ac tu al -1 0 1 All -1 99 79 36 214 0 130 168 177 475 1 30 95 144 269 All 259 342 357 958
Pada tabel IV sama seperti percobaan sebelumnya, nilai klasifikasi sentiment 0 (netral) tetap yang paling tinggi. Hal ini karena salah satu faktor data testing pada sentiment netral memang lebih  banyak  dibandingkan  dengan  yang  lain.  Kemudian  terjadi  peningkatan  nilai  pada klasifikasi positif yang sebelumnya bernilai 121 tweet terprediksi benar manjadi 144.

## T ABEL V
NILAI CONFUSION MATRIX DATA BERSIH -1 0 1 TP 99 168 144 TN 584 309 476 FP 160 174 213 FN 115 307 125
T ABEL VI
E VALUASI NILAI D ATA B ERSIH -1 0 1 Presisi 0.382239 0.491228 0.403361 Recall 0.462617 0.353684 0.535316 Akurasi 0.712944 0.497912 0.647182
Dari  tabel  diatas  dapat  dilihat  hasil  akurasi  menggunakan  data  yang  sudah  di  preprocessing dari metode sebesar 61%, dengan nilai Recall sebesar 45 % dan Presisi sebesar 42%.
Berdasarkan  hasil  percobaan  pada  table  sebelumnya,  terlihat  bahwa  akurasi  antara keduanya  sama  yaitu  61%  namun  jika  dibandingkan  dari  nilai  presisi  dan recall ,  hasil  dari kedua  percobaan  memiliki  perbedaaan.  Nilai  presisi  pada  percobaan  kedua  (data  telah  di preprocessing ) miliki presisi yang lebih besar yaitu 42%. Sedangkan pada percobaan pertama (testing  data  tanpa preprocessing )  presisinya  sebesar  41%.  Hasil  perbedaan  presisi  ini disebabkan  karena  perbedaan  kemampuan  sistem  dalam  mengetahui  atau  mengklasifikasi sentiment  pada  dua  data  yang  berbeda.  Pada  percobaan  menggunakan  data  yang  telah  di bersihkan, tingkat ketepatan sistem dalam melakukan klasifikasi lebih tinggi dan akurat. Hal ini terbukti pada percobaan kedua (data sudah di preprocessing), nilai presisi pada sentiment positif  lebih  besar.  Untuk  nilai recall -pun  percobaan  kedua  (data  sudah  di preprocessing ) persentasenya  juga  lebih  besar  yakni  45%  dibandingkan  41%.  Hal  ini  terjadi  karena  sistem lebih  mampu  mengklasifikasi  sentiment  positif  ketika  data  sudah  dilakukan  proses preprocessing.

## C. Visualisasi Data dan Analisa
Pada sub bab ini dibahas mengenai uji coba dan analisa dari hasil visualisasi data. Pada tahap  ini  visualisasi  data  menggunakan  tool  kibana.  Berikut  hasil  Analisa  perbandingan sentiment di semua query yang telah ditetapkan berdasarkan range waktu Bulan Oktober 2018 hingga Juni 2019.

## Gambar 4.  Hasil Perbandingan Sentiment
Pada  gambar  4  untuk  keseluruhan  data  yang  telah  ter- crawling ,  perbandingan  hasil sentiment cukup berimbang, dimana hasil sentiment positif (simbol angka 0) berjumlah 22,66 %  atau  102,981 record .  Hasil  sentiment  netral  berjumlah  37,95%  atau  172,474 record . Sedangkan hasil sentiment negatif berjumlah 39,39% atau 179,047 record .

## Gambar 5. Line Chart Jokowi dan Prabowo
Pada  Analisa  tren  ini,  system  menampilkan  perkembangan  tren  jumlah  opini  baik  itu positif,  negatif  atau  netral  pada  setiap  query.  Untuk  menyempurnakan  Analisa  pada  tren, sistem  memberikan  fitur  Analisa  kejadian  penting.  Hasil  sentiment  pada  data  menunjukkan hasil  yang  relatif  berimbang.  Seperti  pada  Gambar  5  hasil  sentiment  positif  (di  insialkan  1) dan  sentiment  netral  (di  inisialkan  0)  pada  setiap  query,  hasilnya  stagnan.  Namun  terdapat
perbedaan hasil pada sentiment negatif .Perkembangan tren sentiment negative antara query Jokowi dan Prabowo selalu naik turun dan bersebarang.

## Gambar 6. Kata Populer Prabowo tanggal 14 Januari 2019
Seperti  pada  gambar  5,  statistik  perkembangan  sentiment  negative  antara  Prabowo  dan Jokowi saling bersilangan. Pada statistik tersebut, terjadi pelonjakan sentiment negatif untuk query Prabowo. Titik puncak jumlah sentiment negatif terjadi pada tanggal 14 Januari 2019.
Gambar 6  merupakan hasil wordcloud untuk menyaring kata propuler  yang terjadi pada tanggal 14 Januari 2019. Terdapat beberapa kata yang tersaring, namun yang paling popular adalah  kata “Pidato”,  “Prabowo”. Ternyata  pada  tanggal  tersebut  terdapat  berita  tentang Prabowo  melakukan  “Pidato  Kebangsaan” (https://news.detik.com/berita/d-4384753/tkn- jokowi-sindir-pidato-prabowo-klise-miskin-gagasan-segar), hal  inilah  yang  memicu pelonjakan opini public. Kebanyakan dari lonjakan opini tersebut bersentiment negatif.

## Gambar 7. Kata Populer Jokowi tanggal 18 Februari 2019
Pada  query  Jokowi  titik  sentiment  negatif  paling  banyak  terjadi  pada  tanggal  18  Februari 2019. Gambar 7 menunjukkan hasil kata paling populer yang manjadi banyak perdebatan di Twitter  adalah “Bohong”,  “Debat”. Hasil  penelusuran  berita  pada  tanggal  18  Februari menampilkan bahwa pada saat itu telah diselesaikan acara debat capres cawapres. Dari hasil penelusuran ternyata terdapat berita jika pasca debat masyarakat menganggap Jokowi sudah melakukan kebohongan. (https://kabar24.bisnis.com/read/20190218/15/889964/debat- capres-2019-jokowibohonglagi-kalahkan-02gagapunicorn). Dan inilah yang menjadi pemicu melonjaknya sentiment negatif yang ditujukan kepada Jokowi di sosial media Twitter.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  uji  coba  Analisa  sentiment  pada  studi  kasus  Pemilu  2019  di  media
social Twitter maka dapat disimpulkan bahwa Analisa sentiment merupakan salah satu cara yang  tepat  untuk  mengetahui  sejauh  mana  sentiment  positif,  negatif  dan  netral  dari  opini masyarakat tentang studi kasus tersebut.
Namun,  sumber  data  komentar  dari  Twitter  sulit  untuk  dijadikan  bahan  klasifikasi. Dikarenakan pada tweet yang diambil, hanya sekitar 30% Tweet mengandung informasi dan bersifat sentiment, yang artinya hanya sedikit dari tweet yang didapat memiliki nilai positif, negative  ataupun  netral.  Hal  ini  karena  saat  Crawling  data  menggunakan  API,  Twitter membatasi  Panjang  komentar  sehingga  banyak  sekali  ditemukan  Tweet  tidak  lengkap  dan diganti menjadi karakter aneh maupun link.
Hasil eksperiment ini menunjukkan bahwa metode naïve bayes juga memiliki beberapa kelemahan.  Metode  Naïve  Bayes  sangat  tergantung  pada  data  training,  jika  dataset  training yang tersedia jumlahnya jarang bertambah, maka model yang dihasilkan juga akan menurun tingkat  akurasinya.  Dan  untuk  topik-topik  penelitian  tertentu  yang  sedang  uptodate  saat  ini, biasanya belum tersedia dataset trainingnya, sehingga menyulitkan dalam pengklasifikasiannya dan akan selalu dianggap netral, dikarenakan data tersebut belum ada di data trainingnya.
Dari hasil percobaan, disimpulkan bahwa sistem mampu mengklasifikasi tweet kedalam dokumen positif, negatif maupun netral. Hasil evaluasi dari percobaan tersebut yaitu akurasi sebesar 61% dengan nilai recall 45% dan presisi 42%.
Analisa yang dibuat oleh sistem mampu menggambarkan tren opini masyarakat seputar pemilu  2019.  Analisa  ini  dapat  digunakan  untuk  membantu  para  Lembaga  survey  dalam mengetahui opini masyarakat pada Pemilu 2019.

## R EFERENSI
[1] Yani. Ahmad, “Sistem Pemerintahan Indonesia: Pendekatan Teori dan Praktek Konstitusi Undang-Undang Dasar 1945”., Jurnal Legislasi Indonesia Vol 15 No. 2, Juli 2018.
[2] Kominfo.go.id, Kominfo Pengguna Internet di Indonesia 63 Juta Orang, Diakses tanggal 07 Juli 2019.
[3] Natalius,  Samuel.,  2011,  Metoda  Naïve  Bayes  Classifier  dan  Penggunaannya  pada Klasifikasi Dokumen.
[4] Larose,  D.  T.  2006.  Naïve  Bayes  Estimation  and  Bayesian  Networks,  in  Data  Mining Methods  and  Models,  John  Wiley  &  Sons,  Inc.,  Hoboken,  NJ,  USA.  doi: 10.1002/0471756482.ch5
[5] Fahmi,  Ismail.  2017.  Drone  Emprit:  Konsep  dan  Teknologi,  IT  Camp  on  Big  data  and Data Mining, Jakarta.
[6] Feldman,  Ronen;  Sanger,  James.  The  Text  Mining  Handbook:  Advanced  Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press. 2007.
[7] Berry, Michael W.; Kogan, Jacob. Text Mining: Application and Theory. John Wiley and Son, Ltd., Publication. 2010.
[8] Han,  Jiawei;  Kamber,  Micheline.  “Data  Mining:  Concepts  and  Techniques”,  2nd  ed. Morgan Kaufmann Publishers. ISBN 1-55860-901-6. March 2006.
[9] I.  F.  Rozi,  S.  H.  Pramono  and  E.  A.  Dahlan,  "Implementasi  Opinion  Mining  (Analisis Sentimen)  untuk  Ekstraksi  Data  Opini  Publik  pada  Perguruan  Tinggi,"  Jurnal  EECCIS, vol. 6, p. 1, 2012.
[10] Nurhuda,  Faishol,  "Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon  Presiden  Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier," vol. 2, p. 2, 2012.
[11] Afief.  Amrullah,  “Analisis  Sentiment  pada  Twitter  sebagai  Representasi  Opini  Publik terhadap Bakal Calon Pemimpin”, Semarang: Unisbank Semarang, 2016.
[12] Y.  E.  Soelistio,  “Text  Mining  Sederhana  untuk  Sentiment  Analy-sis  pada  Figur  Politik Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier”, Surabaya, 2013.
[13] Fajar  Priyono,  Kanti  Surti,  Iqbal  Dzulfiqar,  Imam  Amrullah,  Endang  Sri  P,  Alvi,  Didi Rosiyadi.  “Analisa  sentiment  media  sosial  opini  ujiain  Nasional  berbasis  Komputer memgunakan Metode Naïve Bayes”. Vol. 1, No. 2, December 2016.