Vol. 16, No. 3, Sept 2023, pp. 170~181 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i3.16703  170

## Analisis Sentimen Pindah Ibu Kota Negara (IKN) Baru pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM)
Yana Cahyana 1 , Amril Mutoi Siregar 2
1,2 Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Indonesia
Article Info ABSTRACT Article history: Received Mar 9, 2023 Revised Jun 13, 2023 Accepted Oct 28, 2023 The  relocation  of  Indonesia's  national  capital  is  one  of  the  topics  that  is currently in the spotlight and even a trending topic on Twitter, causing pros and cons for the public. The topic has become a source of debate for Twitter users.  To  find  out  Twitter  users  expressing  their  opinions  can  be  done  by sentiment  analysis,  this  method  separates  opinions  based  on  positive  and negative. In sentiment analysis, the methods used usually use Naïve Bayes and Support Vector Machine (SVM). This study aims to analyze and determine the sentiment of the Indonesian people towards the transfer of IKN through tweets on the Twitter application. To conduct the sentiment analysis, the data used is a dataset from Twitter to determine the comparison of accuracy between the two  methods  used,  namely  Naïve  Bayes  to  categorize  tweets  into  two categories, namely positive and negative tweets, then compared with the SVM method. The research was carried out to support for accurate information for the public about the National Capital City. The research method used is Naïve Bayes classification and SVM classification with the support of Rapid miner tools.  The  results  of  sentiment  analysis  with  the  Naïve  Bayes  algorithm produce an accuracy of 86.94%, an average precision value of 96.24%, and a recall  value  of  86.66%.  While  the  results  of  the  analysis  with  the  SVM algorithm  produced  an  accuracy  value  of  90.81%.  The  sentiment  analysis results of this study have an average precision value of  90.12% and a recall value of 99.12%.
Keywords: Analisis sentiment Ibu Kota Negara SVM
Naive Bayes
Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI.
All rights reserved.
Corresponding Author:
Yana Cahyana, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Jl.H.S. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 Email: yana.cahyana@ubpkarawang.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pandemik COVID-19 telah menyebar ke seluruh penjuru dunia dengan sangat cepat, termasuk negara Indonesia  [1].  Data  pasien  di  Indonesia  yang  sudah  terkena  infeksi  COVID-19  telah  menyebar  hingga  ke seluruh provinsi dengan berbagai macam kasus. Namun ditengah-tengah krisis kesehatan akibat pandemik ini justru  alih-alih  pemerintah  sedang  mempersiapkan  rencana  pemindahan  Ibu  Kota  Negara  (IKN)  baru, semulanya  DKI  Jakarta  menjadi  Kalimantan  Timur.  Hal  itu  menimbulkan  polemik  ditengah  masyarakat Indonesia  yang  seringkali  menyuarakan  pendapat  melalui  cuitan  di  berbagai  media  sosial,  termasuk  pada platform Twitter . Platform ini merupakan sebuah media sosial yang memungkinkan para penggunanya untuk berinteraksi  secara  personal  ataupun  terbuka  [2]. Twitter adalah  jejaring  sosial microblogging ,  banyak  dari pengguna Twitter melakukan posting ekspresi serta pandangannya terhadap suatu isu politik, produk, layanan, dan hal lain yang sedang tren [3]. Berbagai macam topik ramai diperbincangkan melalui platform tersebut dari ekonomi  hingga  hukum.  Melalui  fitur  hashtag (#) yang  ada  pada platform tersebut,  masyarakat  dapat mengetahui topik yang sedang ramai diperbincangkan secara nyata di dunia maya. Salah satu topik yang sedang ramai diperbincangkan dan menjadi trending Twitter adalah wacana pemindahan IKN Indonesia ke Kalimantan
171
Timur. Sebetulnya rencana pemindahan IKN baru ini senantiasa muncul pada setiap era presiden baru, saat ini wacana  pemindahan  Ibu  Kota  Negara  tersebut  kembali  menjadi  bahan  perbincangan  setelah  pemerintahan Presiden Jokowi membahas hal tersebut kembali akhir-akhir ini. Wacana terkait pemindahan IKN merupakan salah satu elemen dari kepentingan  suatu negara  sebagai usaha untuk menunjang persaingan global. Namun hal tersebut menimbulkan perbedaan pendapat antara pro dan kontra dari masyarakat Indonesia karena setiap orang memiliki perbedaan pendapat.
Novelty dan kontribusi dari penelitian ini adalah menggabungkan dua algoritma populer, yaitu Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM), untuk melakukan analisis sentimen terhadap rencana pindah ibu kota  negara  (IKN)  baru  di  Twitter.  Pendekatan  ini  memberikan  keuntungan  dalam  hal  keakuratan  dan kemampuan mengidentifikasi pola kompleks dalam data sentimen. Dengan memanfaatkan Naive Bayes, yang memiliki keunggulan dalam klasifikasi probabilistik, dan SVM, yang efektif dalam mengklasifikasikan data biner, penelitian ini dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai opini publik terkait pindah IKN baru. Melalui evaluasi yang tajam dan kuat, penelitian ini bertujuan untuk mengungkapkan sentimen yang muncul  dari  berbagai  tweet  di  Twitter  dengan  akurasi  tinggi  dan  memberikan  kontribusi  pada  pemahaman umum  tentang  permasalahan  ini.  Dengan  menggabungkan  kekuatan  kedua  algoritma  ini,  diharapkan  hasil analisis  sentimen  dapat  menjadi  sumber  informasi  yang  berharga  bagi  para  pengambil  keputusan  dan pemangku kepentingan terkait rencana pindah IKN baru.
Melihat dari permasalahan tersebut, dalam  menganalisis cuitan komentar yang  masyarakat berikan terhadap kebijakan pemindahan IKN baru dapat berupa analisis sentimen. Analisis sentimen, salah satu bidang ilmu  dari Natural  Language  Processing  (NLP), merupakan  suatu  teknik  mengekstraksi,  mengolah,  dan memahami data dalam bentuk teks yang tidak tersusun otomatis dengan mengambil informasi pendapat atau sentimen yang terdapat pada sebuah kalimat cuitan [5]. Hal itu dilakukan untuk menggali dan mengolah data untuk mengidentifikasi  informasi sentimen  yang terkandung dalam  suatu pendapat, kemudian dikategorikan ke dalam dua sentimen yaitu positif atau negatif [6]. Analisis sentimen adalah salah satu dari berbagai bidang penelitian seperti Data Mining , NLP, dan Machine Learning, dimana bertugas untuk mengekstraksi infromasi sentimen dalam sebuah kalimat pendapat [6]. Analisis sentimen juga merupakan bagian dari bidang text mining yang  sering  dilakukan. Text  mining merupakan  bidang data  mining di  mana  beberapa  data  teks  terstruktur maupun  tidak,  dianalisis  untuk  mendapatkan  informasi  bernilai  tinggi  [7].  Data  teks  yang  sudah  diambil nantinya akan diproses. 4 Proses tersebut biasanya digunakan  untuk mengolah dan  mengatur data yang ada dengan  menganalisis  informasi  yang  berkaitan. Text  mining merupakan  suatu  proses  menambang  sebuah informasi dari data yang berjumlah besar berasal dari teks. Proses text mining ini digunakan untuk mengolah data pada teks yang ada untuk mendapatkan informasi yang diinginkan. Selanjutnya, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) adalah proses  yang dilakukan untuk menentukan pentingnya kata term pada suatu korpus [6]. TF-IDF digunakan untuk  mengubah data teks menjadi  numerik  [9]. Metode ini dilakukan menggabungkan  dua  aturan  untuk  perhitungan  bobot,  yaitu  kemunculan  kata  pada  dokumen  tertentu  dan inverse dokumen yang mengandung kata tersebut [8]. Kelebihan metode TF-IDF menghitung seluruh bobot teks secara efektif, mudah, dan hasil akurat sedangkan kekurangannya jika terdapat dua bobot nilai tidak dapat mengurutkan secara tepat[11].
Setiap  cuitan  berupa  opini  yang  terkait  dengan  berbagai  bidang  mulai  ekonomi,  politik,  sosial  dan budaya, hingga hukum dapat ditentukan analisis sentimennya. Sehingga platform Twitter dapat dimanfaatkan oleh para peneliti sebagai sebuah wadah untuk menganalisi suasana hati dan emosi seseorang melalui analisis sentimen  yang terdapat dari cuitan seseorang. Sehingga peneliti  memanfaatkan analisis sentimen ini dengan menggunakan dua metode, metode pertama yang digunakan yaitu metode Naïve Bayes Classification. Metode Naïve  Bayes merupakan  sebuah  teknik  klasifikasi  berdasarkan  asumsi  independensi  antara  prediktor  yang dikenal  sebagai  teorema Bayes .  Metode  ini  memanfaatkan  cabang  matematika  yang  dikenal  dengan  teori probabilitas,  dengan  meninjau  frekuensi  pada  setiap  klasifikasi  yang  ada  pada data  training untuk  mencari peluang  terbesar  dari  probabilitas  klasifikasi  yang  tersedia  pada  suatu  dokumen  [10].  Metode Naïve  Bayes Classification ini  digagas  oleh  seorang  cendekiawan  berasal  dari  Inggris  yaitu  Thomas  Bayes.  Metode  ini menggunakan metode probabilitas dan statistik, yaitu metode untuk menaksir peluang pada masa  yang akan datang  berdasarkan  pengalaman  pada  masa  sebelumnya  yang  disebut  dengan  Teorema  Bayes  [11].  Secara ringkas,  pengklasifikasi Naïve  Bayes mengasumsikan  eksistensi  fitur  tertentu  di  kelas  tidak  terkait  dengan eksistensi fitur lain [12]. Metode ini dimanfaatkan peneliti karena memiliki algoritma yang sederhana namun memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu,  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengolah  dan menganalisis sentimen pendapat publik dari cuitan terkait pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) baru.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengetahui sentimen masyarakat Indonesia terhadap pemindahan IKN melalui cuitan pada aplikasi Twitter . Penelitian ini diharapkan dapat berkontribusi sebagai pengetahuan baru mengenai analisis sentimen sehingga dapat menjadi referensi untuk penelitian selanjutnya dengan topik berhubungan. Metode yang digunakan kedua terkait pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) baru adalah  dengan  menggunakan  metode  algoritma  SVM,  metode  ini  dapat  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang
172 diperoleh dari  analisis  sentimen sebesar 86%  lebih akurat dibandingkan dengan  metode Naïve Bayes diatas [13].  Sehingga  keterbaruan  pada  penelitian  ini  dari  penelitian  sebelumnya  adalah  dengan  penggunaan  dua metode Naïve Bayes yang digabungkan dengan metode SVM . Metode algoritma SVM merupakan suatu metode klasifikasi yang bekerja dengan cara mencari hyperplane (garis batas pemisah data antar-kelas) dengan margin (jarak  antara hyperplane dengan  data  terdekat  pada  masing-masing  kelas)  terbesar.  Adapun support  vector yaitu data  terdekat  dengan hyperplane pada  masing-masing  kelas  [14].  Metode Support  Vector  Machine merupakan suatu metode superised learning yang digunakan untuk klasifikasi dan analisis, yang menganalisis data  dan  mengenali  pola  [15].  Algoritma  SVM  ini  adalah  algoritma supervised  learning yang  banyak digunakan  untuk  pengklasifikasian.  Algoritma  ini  bekerja  pada  masalah linear dan non-linear dengan memasukkan kernel trick . Pemilihan kernel menentukan hasil akurasi. Pada metode algoritma SVM ini terdapat sebuah garis pemisah yang dikenal sebagai hyperplane . Penelitian ini akan menggunakan SVM linear .  Berbeda dengan  penelitian  yang  sudah  dilakukan,  penelitian  ini  akan  menambah  proses  normalisasi  kata  dan lemmatizing pada tahap text preprocessing . Proses tersebut diharapkan dapat memperoleh hasil akurasi yang lebih  baik  untuk  mengklasifikasikan  pandangan  dan  respons  masyarakat  terhadap  kebijakan  seberapa  jauh sentimen pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) pada platform Twitter .

## 2. METODE
Metode yang digunakan pada  penelitian  ini adalah  metode eksperimen. Metode  ini  merupakan  sebuah metode  yang  sistematis  dengan  menghubungkan  sebab  dan  akibat.  Studi  ini  memiliki  syarat  yaitu; control, manipulate, dan observation [12].  Eksperimen  digunakan  untuk  mengetahui  model  terbaik  dengan memanfaatkan data dokumen cuitan dengan dua metode algoritma SVM dan Naïve Bayes untuk menganalisis terkait  pembahasan  pemindahan  IKN  [12]. Berikut  alur penelitian  yang  digunakan  pada penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 1. Alur Penelitian dibawah ini.
Gambar 1.  Alur Penelitian

## 2.1. Dataset
Penelitian  ini  menggunakan  data  dokumen  cuitan  terkait  topik  pemindahan  IKN  Indonesia.  Data terkumpul sebanyak 7.111 tweet, yang terdiri dari hasil crawling data dengan kata kunci “IKN” yang diperoleh sebanyak 4.920 tweet dan kata kunci “Ibu Kota Negara” yang diperoleh sebanyak 2.191 tweet.

## 2.2. Preprocessing
Tahap preprocessing bertujuan untuk melakukan pembersihan pada data yang berjumlah lebih dari satu atau ganda (remove duplicate), kemudian dilakukan text processing sebagai proses untuk memilih data yang akan diproses dalam dokumen [11]. Tahapan preprocessing dalam penelitian ini yaitu:
173
Cleaning: Suatu proses untuk menghilangkan komponen-komponen tertentu yang terdapat pada cuitan seperti Uniform Resource Locator (URL), username , dan retweet (RT). Tokenizing: Suatu proses pemecahan tekstual menjadi kata, istilah, symbol.
Transform Cases: Suatu proses Transform Cases untuk merubah data tweet menjadi lowercase atau huruf kecil. Filter Stopword: Suatu proses menghapus kata-kata yang terdapat pada stoplist. Filter Token (By Length): Suatu proses memfilter Tokenize berdasarkan panjangnya Remove  Duplicates: Suatu  proses  penyaringan  data  cuitan  hasil crawling yang  memiliki  kemungkinan  data ganda.
Labeling: Suatu proses pelabelan dilakukan oleh anotator pertama kemudian dilakukan pemeriksaan ulang oleh anotator kedua .
Weighting: Suatu proses pembobotan kata dengan menggunakan metode TF-IDF .
Dalam penelitian ini pelabelan data dibagi menjadi sentiment negative dan positif. Proses ini dilakukan dengan pembagian data menjadi dua bagian, yaitu data training (pelatihan sistem untuk mengidentifikasi pola yang dicari) dan data testing (evaluasi pada pengklasifikasian). Proses klasifikasi menggunakan Naïve Bayes yaitu metode pengelompokkan untuk memprediksi probabilitas suatu kelas dan K Fold validation model cross validation yang bertugas untuk melakukan pembagian pada sejumlah data dengan nilai K dan iterasi sebanyak nilai K pula.  Kemudian  dilakukan  eksperimen  dengan  nilai K =10  untuk  mendapatkan  nilai  dengan  tingkat akurasi paling baik. Iterasi yang dilakukan sebanyak 10 kali, dengan variasi training dan testing menggunakan pengkombinasian 10 bagian. Sementara itu, evaluasi dilakukan dengan menggunakan confusion matrix.

## 2.3. Naïve Bayes Classification
Metode Naïve Bayes Classification adalah sebuah metode yang dimanfaatkan untuk mengidentifikasi data cuitan tweet sebagai proses untuk mendapatkan kategori analisis sentimen yang telah ditentukan. Analisis sentimen  menggunakan  data  yang  telah  didapat  pada  proses  preprocessing  hingga  proses  pembobotan  kata dengan menggunakan TF-IDF untuk melakukan klasifikasi sentimen.
2.4. Support Vektor Machine (SVM) Classification
Proses ini akan menerapkan Algoritma Support Vektor Machine (SVM) pada hasil yang sudah dilakukan preprocessing. Klasifikasi akan berupa positif dan negatif.

## 2.5. Hasil Sentimen Naïve Bayes
Pada tahap ini menampilkan hasil dari model yang digunakan yaitu hasil dari pengkategorian. Jika pada tahap ini hasilnya sudah sesuai dengan harapan maka dapat selesai pada tahap ini, tapi jika belum sesuai dengan harapan  maka  hasil  dapat  dilakukan  dengan  melihat dataset yang  digunakan.  Hasil  akan  dikategorikan  ke dalam 2 kategori, yaitu positif dan negatif.

## 2.6. Hasil Sentimen Support Vektor Machine (SVM)
Tahapan ini sama dengan tahap hasil sentimen Naïve Bayes diatas yaitu menampilkan hasil dari model yang digunakan yaitu hasil dari pengkategorian. Jika hasilnya sesuai dengan harapan makas dapat selesai pada tahap  ini,  tapi  jika  belum  sesuai  dengan  harapan  maka  hasil  dapat  dilakukan  dengan  melihat dataset yang digunakan. Hasil akan dikategorikan ke dalam 2 kategori, yaitu positif dan negatif.

## 2.7. Evaluasi
Tahap ini digunakan untuk mengevaluasi kinerja dari algoritma yang digunakan. Proses evaluasi dimulai dengan pembuatan Confuision Matrix untuk mengevaluasi keakuratan algoritma. Selanjutnya menguji kinerja algoritma  menggunakan  metode Confusion  Matrix . Confusion  matrix  ini  sangat berguna untuk menganalisa kualitas sebuah klasifikasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut merupakan hasil penelitian analisis sentimen mengenai pemindahan ibu kota negara (IKN) baru pada media sosial Twitter menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine (SVM) . Hasil dari penelitian disajikan dalam grafif dan tabel untuk lebih mudah dipahami.
3.1. Hasil Preprocessing data
Pengumpulan dataset (Crawling) pada penelitian ini menggunakan aplikasi Rapidminer . Data yang dik- umpulkan yaitu berupa tweet atau opini publik berbahasa Indonesia, dalam proses pengambilan data Twitter
174 dengan Rapidminer hanya  memasukan query yang  mengandung  kata  kunci  “IKN”  dan  ”Ibu  Kota  Negara” maka secara otomatis akan mengambil data tweet tersebut. Pada gambar terdapat Retrieve Crawling yaitu untuk terkoneksi pada API Twitter , Search Twitter untuk pencarian tweet berdasarkan query untuk Crawling data, dan Select Attributes untuk memilih satu atau sekumpulan data yang digunakan.
Gambar 2. Dataset Hasil Crawling dengan Kata Kunci “IKN”
Gambar 3. Dataset Hasil Crawling dengan Kata Kunci “Ibu Kota Negara”
Gambar 2 dan gambar 3 merupakan jenis data yang digunakan. Data terkumpul sebanyak 7.111 tweet, yang terdiri dari hasil crawling data dengan kata kunci “IKN” sebanyak 4.920 tweet yang diperoleh, dan kata kunci “Ibu Kota Negara” sebanyak 2.191 tweet yang diperoleh. Penelitian ini menganalisa sentimen dengan 2 metode yaitu menggunakan algoritme Naïve Bayes dan algoritme Support Vector Machine (SVM) . Dalam tahap pre- processing data ini terdapat tahapan proses sebagai berikut:
3.1.1 Proses Cleaning data tweet Proses Cleaning adalah penghapusan karakter atau atribut yang tidak diperlukan seperti RT, URL, sim- bol, hastag , angka, mention , dan lain-lain dengan menggunakan operator r eplace . Serta menggunakan operator trim untuk menghapus whitespace .  Berikut contoh proses dan hasil proses Cleaning yang dapat di lihat dengan gambar.
Gambar 4.  Proses Cleaning dari Data Hasil Crawling
Gambar 5. Sebelum Proses Cleaning Data
Gambar 6. Sesudah Proses Cleaning Data
Hasil proses cleaning disimpan pada file yang .cvs atau .xlsx sehingga bisa mempermudah ke proses pelabelan sentimen positif atau negatif. Data yang telah di filter pada proses cleaning tersebut diambil dan di verifikasi oleh  dosen Bahasa Indonesia untuk di  berikan  label positif dan  negatif  serta masuk kedalam kata kunci atau kategori yang di cari atau tidak, jika tidak berhubungan dengan kata kunci “IKN” dan “Ibu Kota Negara” maka data akan di buang. Proses pembangunan model analisis sentimen menggunakan algoritma Na- ive Bayes dan algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan data latih yang sudah dilabeli secara manual 80% sebanyak 1.089 data, serta data uji yang belum dilabeli 20% sebanyak 228 data sebagai berikut:
176
Gambar 7. Data Latih yang telah Dikategorikan Sentiment Positif dan Negatif secara Manual
Setelah  dilakukan  proses cleaning ,  hasilnya  kemudian  di  kategorikan  secara  manual  dengan  mem- berikan label sentimen positif atau negatif.
Gambar 8. Data Uji Sebelum Dikategorikam Seniment Positif Dan Negatif
3.1.2 Proses Tokenizing
Proses Tokenizing dilakukan dengan  memecahkan string . Hasil tahap proses Tokenizing dapat  dilihat pada gambar dibawah:
Gambar 9. Hasil Tahap Proses Tokenizing
3.1.3 Proses Transform Cases Proses Transform  Cases untuk  merubah  data tweet menjadi lowercase atau  huruf  kecil.  Hasil  proses Transform Cases dilihat dibawah
Gambar 10. Hasil Tahap Proses Transform Cases
3.1.4 Proses Filter Stopword(Dictionary)
Proses Filter Stopword(Dictionary) yaitu proses membuang kata yang tidak memiliki arti. List stopword Indonesia yang disediakan oleh https://www.kaggle.com/oswinrh/indonesian-stoplist
178

## Gambar 11. Hasil Tahap Proses Filter Stopword (Dictionary)
3.1.5 Proses Filter Token (By Length)
Proses Filter Token (By Length) merupakan proses memfilter Tokenize berdasarkan panjangnya
Gambar 12. Hasil Tahap Proses Filter Token (by Length)
3.2 Klasifikasi Naïve Bayes
Setelah  melalui  dataset dan Pre-processing data,  lalu  membuat model untuk proses klasifikasi Naïve Bayes,  proses  ini  dilaksanakan  dengan  perhitungan  probabilitas  setiap  kata  yang  telah  dipisah  supaya  bisa mendapatkan hasil prediksi dari setiap kelas dari dataset yang dimasukan, setiap data diprediksi berdasarkan 2 kelas, yaitu positif dan negatif. Setelah proses dilakukan maka dapat menghitung accuracy performance dari algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes . Hasil klasifikasi akan divisualisasi dalam bentuk Accuracy Per- formance hasil proses klasifikasi oleh sistem dengan hasil klasifikasi naïve bayes. Berikut hasil accuracy per- formance.
Gambar 13. Accuracy Performance Algoritma Naïve Bayes
Gambar 14. Performance Vector Algoritma Naïve Bayes
3.3 Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Setelah melalui dataset dan Pre-processing data, lalu membuat model untuk proses klasifikasi Support Vector Machine (SVM) , proses ini dilaksanakan dengan melakukan perhitungan probabilitas setiap kata yang telah dipisah supaya bisa mendapatkan hasil prediksi dari setiap kelas dari dataset yang dimasukan, setiap data diprediksi atas 2 kelas, yaitu positif dan  negatif. Setelah proses dilakukan  maka dapat  menghitung  accuracy performance  dari  algoritma  yang  dipakai  yaitu Support  Vector  Machine  (SVM) .  Hasil  klasifikasi  akan divisualisasi dalam bentuk Accuracy Performance hasil klasifikasi oleh sistem dengan hasil klasifikasi support vector machine (SVM) Berikut hasil accuracy performance.
Gambar 15. Accuracy Performance Algoritma Support Vector Machine (SVM)
180
Gambar 16. Performance Vector Algoritma Support Vector Machine (SVM)
Gambar 17. Kernel Model Weight Visualization pada Support Vector Machine (SVM)
Gambar 18. Kernel Model Support Vector Visualization pada Support Vector Machine (SVM)
Hasil penelitian analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan akurasi 86.94% memiliki nilai presisi rata-rata 96.24%, dan nilai recall 86.66%. Sedangkan penelitian menggunakan algoritma support  vector  machine  (SVM) menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  90.81%.  Hasil  analisis  sentimen  pada penelitian ini memiliki nilai Nilai presisi rata-rata 90.12%, dan nilai recall 99.12%.

## 4. PENUTUP
Hasil penelitian untuk analisis sentimen dalam hal pemindahan ibu kota negara (IKN) pada tanggapan pemilik akun twitter dilakukan dengan penanda positif dan negatif. Penelitian ini menggunakan metode klas- ifikasi naïve  bayes dengan  data  latih  dan  data  uji  yang  diambil  dari twitter dengan  menggunakan  aplikasi rapidminer untuk mempermudah dalam menemukan hasil yang dituju. Hasil dari penelitian tersebut menun- jukkan nilai akurasi sebesar 86.94%. Hal ini menunjukkan bahwa analisis sentimen pada penelitian ini mem- iliki nilai presisi rata-rata 96.24%, dan nilai recall 86.66%. Sedangkan penelitian menggunakan algoritme Sup- port Vector Machine (SVM) menghasilkan nilai akurasi sebesar 90.81%. Hasil analisis sentimen pada penelitian ini memiliki nilai Nilai presisi rata-rata 90.12%, dan nilai recall 99.12%.
Pada tahap  text  processing  awal  yakni  pada  bagian  dibutuhkan  usaha  yang  besar  karena  pelabelan dilakukan  secara  manual  labeling  terhadap  data  sentimen  wacana  pemerintah  terkait  topik  pemindahan  ibu kota. Sentimen dengan kata "negosiasi" tidak dapat terpolarisasi dengan baik karena fokus penelitian ini bukan pada  penanganan  sentimen  negasi  dalam  bahasa  Indonesia.  Sebagai  hasil  dari  analisis  lebih  lanjut  dari penelitian ini, perlu untuk membandingkan hasilnya lebih baik dengan menekankan negasi dalam bahasa In- donesia daripada bahasa lain, seperti misalnya, dengan menggunakan algoritma First Sentiment Word (FSW), Fixed Window Length (FWL), atau Rest of Sentences (RoS).

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis menyampaikan penghargaan dan apresiasi yang tinggi juga rasa terima kasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) Universitas Buana Perjuangan Karawang, Jawa Barat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, and R. Damaiyanti, “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 222–238, 2021.
[2] P. Arsi and R. Waluyo, “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM),” J. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 147, 2021.
[3] Y. S. Mahardhika and E. Zuliarso, “Analisis Sentimen Terhadap Pemerintahan Joko Widodo Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naives Bayes Classifier,” Pros. SINTAK 2018 , vol. 2, no. 2018, pp. 409–413, 2018.
[4] T.  S.  Sabrila,  V.  R.  Sari,  and  A.  E.  Minarno,  “Analisis  Sentimen  Pada  Tweet  Tentang  Penanganan  Covid-19 Menggunakan Word Embedding Pada Algoritma Support Vector Machine Dan K-Nearest Neighbor,” Fountain Informatics J. , vol. 6, no. 2, pp. 69–75, 2021.
[5] P. Bhardwaj and P. Khosla, “Review of Text Mining Techniques,” IITM J. Manag. IT , vol. 8, no. 1, pp. 27–31, 2017.
[6] S.  R.  K.  Bahasyim,  S.  Widowati,  and  J.  H.  Husen,  “Otomasi  Penelusuran  Kebutuhan  ke  Kode  Program menggunakan TF-IDF,” J. Tugas Akhir Fak. Inform. , vol. 8, no. 2, pp. 3272–3281, 2020.
[7] V. K. S. Que, A. Iriani, and H. D. Purnomo, “Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Support Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization,” J. Nas. Tek. Elektro Dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020.
[8] R. T. Wahyuni, D. Prastiyanto, and D. E. Supraptono, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF pada Sistem Klasifikasi Dokumen Skripsi,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 18–23, 2017.
[9] A. D. Sipayung, Fauziah, and Nurhayati, “Sistem Aplikasi Penilaian Jawaban Essay Test Calon Karyawan PT Siloam Hospitals TB Simatupang Menggunakan Algoritma Text Mining TF-IDF Berbasis Web,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 4, pp. 872–878, 2020.
[10] M. Syarifuddin, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020.
[11] A.  F.  Watratan,  A.  P.  B,  and  D.  Moeis,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Tingkat Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Appl.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: https://doi.org/10.52158/jacost.v1i1.9.
[12] S. Afrizal, H. N.  Irmanda, N. Falih, and  I. N.  Isnainiyah, “Implementasi Metode  Naïve Bayes  untuk  Analisis Sentimen  Warga  Jakarta  Terhadap  Kehadiran  Mass  Rapid  TransitImplementasi  Metode  Naïve  Bayes  untuk Analisis Sentimen Warga Jakarta Terhadap Kehadiran Mass Rapid Transit,” J. Inf. , vol. 4221, pp. 157–168, 2019.
[13] D. T. Lukmana, S. Subanti, and Y. Susanti, “Analisis Sentimen Terhadap Calon Presiden 2019 Dengan Support Vector Machine Di Twitter,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 UMT , pp. 154–160, 2019.
[14] H.  Tuhuteru,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Pembatasan  Sosial  Berksala  Besar  Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” J. Inf. Syst. Dev. , vol. 5, no. 2, 2020.
[15] M. Kusmira, “Analisis Sentimen Registrasi Ulang Kartu SIM pada Twitter Menggunakan Algoritma SVM dan K- NN,” INTI Nusa Mandiri , vol. 14, no. 1, pp. 105–110, 2019.