## Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes

## Sentiment analysis twitter of presidential election using naïve bayes algorithm
Panji Al Muqsith Prasetyo*, Arief Hermawan
* Jurusan Informatika, Fakultas Sains & Teknologi, Universitas Teknologi Yogyakarta, Jl. Siliwangi Jl. Ring Road Utara, Jombor Lor, Sendangadi, Kec. Mlati, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55285

## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History: Submission: 17-10-2023 Revised: 15-11-2023 Accepted: 21-11-2023 Kata Kunci :
Analisis sentiment; naïve bayes; Masyarakat; pemilihan presiden
Keywords: Sentiment analysis, naïve bayes; people; presidential election * Korespondensi: Panji Al Muqsith Prasetyo panji.5400411249@ student.uty.ac.id Tahun  2024  esok  merupakan  akhir  dari  masa  kepemimpinan  presiden Joko Widodo yang mana menjadi penentu dari presiden selanjutnya. Saat ini masyarakat indonesia sedang heboh dengan maraknya calon presiden dan calon wakil presiden yang sudah ditentukan. Capres-cawapres saat ini yang  dapat  dipastikan  akan  berkompetisi  di  ajang  pemilihan  presiden antara  lain  Ganjar-Mahfud,  Prabowo-Gibran,  dan  Anies-Cak  imin. Berbagai komentar dari banyaknya platform internet seperti sosial media khususnya media sosial Twitter atau X menjadi tempat menuai opini dan reaksi terhadap ketiga capres-cawapres tersebut. Ini menjadi masalah bagi masyarakat  yang  kurang  literasi  dalam  kebahasaan  dan  literasi  digital, mereka akan mudah terpancing serta tergiring oleh opini dari netizen yang memiliki literatur lebih baik. Dengan munculnya masalah tersebut, maka dikembangkan  sistem  sentimen  analisis  ini  yang  menjadi  salah  satu platform untuk menentukan memiliki sifat apa komentar tersebut secara otomatis.  Sifat  dari  komentar  umumnya  dibagi  menjadi  3,  yaitu  netral, positif, dan negatif. Ditambah, dengan metode crawling menggunakan API dari  X  (Twitter)  akan  mempermudah  dalam  mengumpulkan  dataset komentar dengan lebih fleksibel. Dari hasil crawling ini, didapat komentar sebanyak 540. Metode lain yang akan digunakan untuk proses sentimen analisis  ini  yaitu  algoritma naive  bayes dengan  tipe  multinomialNB. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 85% dengan precision 86.54%, recal l  85%,  dan  f1-score  sebesar  85%  dimana  hasil  ini menggunakan skenario test_size sebesar 0.2 yang menjadi skenario paling baik dalam pembangunan model.

## ABSTRACT
The year 2024 tomorrow is the end of President Joko Widodo's leadership period  which  is  the  determinant  of  the  next  president.  The  ascent  of predetermined  candidates  for  president  and  vice  president  is  currently thrilling  the  Indonesian  populace.  Ganjar-Mahfud,  Prabowo-Gibran,  and Anies-Cak imin are the confirmed contenders for the office of president and vice  president  in  the  next  presidential  election.    Various  comments  from many  internet  platforms  such  as  social  media,  especially  social  media,
Twitter or X became a place to reap opinions and reactions to the three vice presidential  candidates.  This  is  a  problem  for  people  who  lack  literacy  in language  and  digital  literacy,  they  will  be  easily  provoked  and  led  by opinions from netizens who have better literature. With  the  emergence of these problems, this sentiment analysis system was developed which became one  of  the  platforms  to  determine  what  nature  the  comment  had
Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 224-233 INFOTECH: Jurnal Informatika Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech
automatically. The nature of comments is generally divided into 3, namely neutral, positive, and negative. Plus, crawling using the API from X (Twitter) will  make  it  easier  to  collect  comment  datasets  more  flexibly.  From  the results of this crawling, 540 comments were obtained. The multinomialNB type of the Naïve  Bayes algorithm  will also be  employed in this sentiment analysis process. This study used a test_size scenario of 0.2, which is the ideal scenario in model development, and produced an accuracy value of 85% with 86.54% precision, 85% recall, and 85% f1-score.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia adalah negara Asia Tenggara dengan sistem pemerintahan presidensial. Presiden adalah gelar jabatan resmi yang memegang kepala organisasi, asosiasi, perusahaan, universitas atau negara. Di Indonesia, konsep presiden didasarkan pada UUD 1945, dimana presiden adalah jabatan  tertinggi  dalam  sistem  pemerintahan  yang  menguasai  kekuasaan  di  Indonesia.  Dalam UUD 1945, Pasal 7, yang berbunyi "Presiden dan Wakil Presiden memegang jabatan selama lima tahun,  dan sesudahnya  dapat  dipilih kembali  dalam jabatan  yang  sama,  hanya  untuk  satu kali masa jabatan," menetapkan bahwa masa jabatan presiden di Indonesia dapat mencapai maksimal dua periode, atau 10 tahun [1] .
Seiring dengan masa kepresidenan Joko Widodo akan berakhir pada beberapa waktu yang akan datang, banyak kandidat-kandidat baru dari berbagai partai politik saling mengajukan siapa yang akan menjadi presiden selanjutnya. Pada bulan November 2023 ini telah hadir 3 kandidat capres-cawapres  untuk  berkompetisi  dalam  ajang  pemilihan  presiden  menggantikan  presiden saat  ini  Joko  Widodo  yang  telah  memegang  status  presiden  sebanyak  2  periode.  Kandidat- kandidat yang dimaksud adalah Ganjar Pranowo yang bersanding dengan Mahfud MD, Prabowo Subianto  yang  bersanding  dengan  Gibran  Rakabuming  Raka,  dan  Anies  Baswedan  yang bersanding  dengan  Muhaimin  Iskandar.  Komentar-komentar  dari  berbagai  macam  platform media  sosial menjadi acuan pandangan masyarakat terhadap  bagaimana  sistem  pemerintahan Indonesia jika memilih salah satu kandidat tersebut, salah satu media sosialnya adalah Twitter. Twitter  merupakan  platform  yang  umum  digunakan  oleh  publik  untuk  memposting  opini, pandangan,  dan  komentar  tentang  topik  tertentu.  Umumnya,  sebuah  komentar  mengandung unsur mendukung (positif), netral, dan negatif (tidak mendukung). Ini akan menjadi masalah bagi Masyarakat yang kurang dan bahkan tidak memiliki literasi kebahasaan serta digitalisasi, mereka akan  sangat  mudah  untuk  digiring  opininya,  menyebarkan  hoax,  dan  hal  lainnya  yang  dapat merugikan banyak orang.
Sentimen, opini, dan komentar dapat ditentukan secara manual, tetapi jika terdapat banyak data,  pasti  akan  memakan  waktu  lama.  Masalah  ini  dapat  diatasi  dengan  membangun  sistem analisis sentimen yang dapat mengklasifikasikan komentar menjadi  positif, netral, dan negatif. Dengan  demikian,  pengguna  dapat  dengan  mudah  mengetahui  bahwa  komentar  tersebut memiliki  tujuan  positif,  netral,  maupun  negatif  dengan  lebih  rinci.  Metode Naïve  Bayes umum digunakan dalam mengklasifikasikan data suatu nilai dari variabel pada data testing [2] . Dalam penelitian  ini,  nilai  yang  dimaksud  adalah  sentimen  yang  memiliki  3  nilai,  yaitu  -1  (tidak mendukung  salah  satu  pihak),  0  (netral/tidak  berpihak  pada  sisi  manapun),  dan  1  (sangat mendukung salah satu pihak) [3] .
Naive Bayes banyak digunakan dalam penelitian karena menawarkan cara yang lebih baik untuk mengklasifikasikan data dalam hal akurasi dan perhitungan dibandingkan dengan metode klasifikasi  lainnya [4] .  Alasan  mengapa  metode  ini  banyak  digunakan  pada  penelitian  dengan tema analisis sentimen adalah dikarenakan algoritma perhitungan yang cepat serta tinggi akurasi sehingga  suatu  sistem  dapat  bekerja  optimal [5] .  Pada  penelitian  ini  digunakan  naïve  bayes sebagai  metode  pembelajaran  mesin,  karena  metode  ini  telah  diuji  dalam  banyak  penelitian berdasarkan Naive Bayes dan memberikan akurasi dan hasil evaluasi yang tinggi. Pada penelitian ini dilaksanakan bagaimana sistem mampu mengklasifikasikan komentar yang tersebar di Twitter, yang terdiri dari komentar positif, netral, dan negatif terkait pemilihan presiden. Penelitian ini akan menggunakan data dari Twitter melalui teknik scraping data yang digunakan oleh API Twitter. Penelitian ini menggunakan metode machine learning "Naive Bayes Classifier" karena dapat membantu dalam klasifikasi sentimen. Tujuan dari penggunaan metode ini  adalah  untuk  mengetahui  seberapa  baik  metode  ini  bekerja  dan  untuk  membantu  sistem

## 226 Panji Al Muqsith Prasetyo, Arief Hermawan
Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes
melakukan analisis sentimen otomatis. Kelebihan dari penelitian ini adalah penggunaan metode normalisasi kata. Di mana, banyak kata tertentu yang disingkat, tidak lengkap, dan lainnya yang dapat menjadi masalah ketika pembangunan model dan probabilitas pada tahap TF-IDF. Metode yang digunakan untuk mengumpulkan dataset penelitian ini adalah dengan memanfaatkan API yang disediakan oleh twitter developer serta menggunakan bahasa pemrograman Python untuk proses backend .
2. METODE
Metode  yang  dilakukan  ada  6  tahap,  yaitu  mengumpulkan  data,  pelabelan  manual, pre- processing dataset,  split  data,  pembangunan  model  dengan naïve  bayes . Gambar  1 merupakan flowchart untuk melakukan penelitian.
Mulai Pengumpulan data Pelabelan manual Pre-processing Split data Naïve bayes Evaluasi model Selesai Gambar 1 . Tahap penelitian
2.1 Pengumpulan data
Dalam penelitian ini, sentimen yang digunakan berasal dari teks tweet berbahasa Indonesia yang diposting secara langsung di platform media sosial Twitter ; platform ini adalah salah satu dari banyak platform media sosial yang memungkinkan setiap komentar dipublikasikan secara publik, sehingga setiap orang dapat melihat, memberikan tanggapan atau balasan, me-retweet, atau  bahkan  menyukai  komentar  tersebut.  Dengan  kata  lain, Twitter merupakan  situs  yang memungkinkan penggunanya memposting meliputi suatu topik dan membahasnya lebih lanjut terkait  banyaknya  isu-isu  yang  terjadi  saat  ini.  Terdapat  4 keyword yang  dibutuhkan  untuk mendapatkan dan mengumpulkan data yaitu, “pemilihan presiden”, “pemilihan presiden ganjar”, “pemilihan presiden prabowo”, dan “pemilihan presiden anies”.
2.2 Pelabelan data manual
Pelabelan  manual  ini  dibutuhkan  dikarenakan  machine  learning  naïve  bayes  ini  bersifat supervised, di mana sebuah data harus memiliki label atau target. Selain itu pelabelan manual ini tidak  bisa  dilakukan  secara  sembarang.  Ini  dikarenakan  penelitian  ini  membutuhkan  tingkat literasi tertentu, agar sebuah sentimen dapat dengan pasti merujuk pada sifat apa suatu sentimen. Tabel 1 merupakan contoh data yang sudah di crawling dan telah ditentukan kelas sentimennya.
Tabel 1. Contoh data Data ke- Sentimen Kelas sentimen Deskripsi 1 saya dukung kerja dan janji pak ganjar pranowo 1 Positif 2 cara  pandang  paslon  itu  tidak  buruk, tapi gimana implementasinya? 0 Netral 3 paslon  anies  aneh!  masa  iya  gak  bisa jawab pertanyaan rakyatnya? -1 Negatif
Merujuk  pada Tabel  1 ,  pelabelan  manual  dilakukan  bertujuan  untuk  mengetahui  jenis kalimat dalam suatu komentar atau sentimen. Label dataset yang akan ditentukan terbagi menjadi 3 kelas sentimen, yaitu positif, netral, dan negatif. Tiap sentimen harus memiliki satu diantara 3 kelas  yang  diajukan,  masing-masing  kelas  menunjukkan  suatu  komentar  apakah  bersifat mendukung (positif), netral, dan tidak mendukung (negatif).
2.3 Pre-processing
Tahapan dalam proses pre-processing adalah tahapan lanjutan dari pelabelan data manual, dimana data mentah yang sebelumnya dikumpulkan menggunakan metode crawling akan diubah menjadi data yang siap untuk digunakan dalam sistem. Tahap pre-processing ini harus dilakukan untuk sistem berbasis teks, dikarenakan suatu karakter akan dibobot yang nantinya akan dihitung dan mengantisipasi adanya kekurangan kualitas dan kinerja Naïve Bayes dalam implementasinya. Tahap pre-processing terdiri dari 6 tahap [6] , yaitu:
a. Case Folding , adalah  proses mengubah suatu kata dalam suatu data teks  menjadi 1 ragam, umumnya 2 jenis yang digunakan adalah uppercase dan lowercase [7] . Sebagai contoh Saya diubah menjadi saya.
b. Cleaning ,  proses  pembersihan  keseluruhan  teks  dalam  suatu  sentimen  dari  karakter  yang tidak diperlukan. Contohnya angka, link , karakter yang bukan huruf seperti @()*$, dan lain sebagainya [8] . c. T okenizin g, proses pemisahan atau pemecah suatu kata dari suatu kalimat menjadi beberapa kata.  Contohnya  suatu  kalimat  “saya  cinta  indonesia"  diubah  menjadi  [“saya”,  “cinta”, “indonesia”] [9] .
d. Normalisasi, merupakan proses bertujuan untuk mengubah kata-kata yang dipersingkat dan kata-kata yang tidak baku.
e. S temming , adalah sebuah proses penghapusan kata yang memiliki kata imbuhan me-, -kan, di- , -an, dan lain sebagainya.
f. Stopword , yaitu proses penghapusan kata yang tidak memiliki arti.
2.4 Split data
Split data adalah proses pembagian data antara data tes dan data latih yang akan digunakan untuk keperluan algoritma [10] . Proses ini dibagi menjadi 3 bagian yaitu menentukan variabel x dan y, lalu besarnya pembagian data, dan menentukan random state . Variabel x ini nantinya akan menjadi data berupa kolom sentimen dan y akan berisi kolom jenis sentimen (positif, netral, dan negatif). Besarnya split data beragam, mulai dari 0.1, 0.2, dan yang paling umum adalah 0.3. Split data ini menggunakan function dari library scikit-learn .
Tabel 2 . Besaran split data Persentase Data Jumlah Data Data train Data test Data train Data test 90% 10% 468 52 80% 20% 416 104 70% 30% 364 156

## 228 Panji Al Muqsith Prasetyo, Arief Hermawan
Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes
Pada Tabel 2 ,  dilakukan  pengujian  dengan  skenario  berbeda  yakni  dengan  data  90:10 dimana data train sebesar 468 dan data test sebesar 52, kemudian dengan data 80:20 di mana data train sebesar 416 dan data test sebesar 104, dan terakhir dengan data 70:30 di mana data data  train  sebesar  364  dan  data  test  sebesar  156.  Setelah  dilakukan  proses  split  data,  proses dilanjut ke pembobotan kata dengan TF-IDF.
2.5 Metode naïve bayes
Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk jenis data yang dengan label, metode ini cocok untuk sistem yang membutuhkan klasifikasi multi-class [11] . Metode ini menggunakan klasifikasi menggunakan teori probabilitas dan statistik ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Asumsi yang sangat kuat (naif) dan independensi dari setiap situasi atau kejadian merupakan karakteristik utama pengklasifikasi Naive Bayes.
a. Pembobotan kata dengan TF-IDF
Pembobotan kata  merupakan  proses dimana  kata  akan  diubah  menjadi  frekuensi vektor dimana nantinya hasil dari pembobotan kata ini dapat meningkatkan kemampuan pada sistem analisis  sentiment [12] .  TF-IDF  merupakan  singkatan  dari  Term Frequency–Inverse  Document Frequency ,  dimana  kata  akan  dimasukkan  ke  algoritma  pembobotan  kata.  Kegunaan  dari algoritma TF-IDF adalah  untuk  mencari  dan mengumpulkan representasi suatu kata atau nilai dari suatu kumpulan dokumen train data (x) yang nantinya akan membentuk suatu nilai vektor [13] . Dengan menggunakan contoh data kalimat pada Tabel 1 , tiap kata dalam dokumen positif akan  dikumpulkan  menjadi  1.  Hal  serupa  berlaku  untuk  tiap  kelas  sentimen,  dengan  adanya algoritma  TF-IDF  akan  memudahkan  Naïve  Bayes  dalam  menyeleksi  fitur  dalam implementasinya. TF-IDF memiliki 2 tahap, TF yaitu menghitung seberapa umum kata tersebut dalam  tiap  dokumen,  semakin  sering  suatu  kata  muncul,  maka  semakin  tinggi  bobotnya. Kemudian ada tahap IDF, dimana metode ini memberikan bobot yang lebih tinggi pada suatu kata yang jarang muncul dalam dokumen dibandingkan kata yang lebih sering muncul. Sementara itu TF-IDF  merupakan  penggabungan  kedua  tahap,  TF-IDF  diperlukan  untuk  menentukan  apakah suatu  tersebut  penting  atau  tidak  dalam  dokumen,  penentuan  ini  didasari  oleh  frekuensi kemunculannya  dalam  keseluruhan  dokumen  tersebut  dan  dalam  kumpulan  data  secara keseluruhan.
Selain itu, TF-IDF memiliki rumusnya tersendiri. Dibawah ini merupakan rumus untuk TF, IDF, dan TF-IDF [14] .
𝑇𝐹(𝑡, 𝑑) = , (1) 𝐼𝐷𝐹 (2) 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 ∗ 𝐼𝐷𝐹 (3)
b. Naïve Bayes
Algoritma  ini  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi  semua  kata-kata  dalam dataset  adalah  independen  satu  sama  lain,  yang  seringkali  merupakan  asumsi  yang  cukup sederhana namun berguna dalam banyak kasus [8] . Algoritma ini umum digunakan untuk sebuah model dikarenakan akurasi yang tinggi dan perhitungan yang sederhana, Naïve Bayes memiliki rumus tersendiri yang dapat dilihat pada rumus 1 [15] .
P (𝐴|𝐵) 𝐵 𝐴 ∗ ( ) ( ) (4)
Keterangan: P(A|B) : Suatu kata (B) termasuk ke dalam kelas A P(B|A) : Probabilitas kata (B) muncul dalam kelas A P(A)     : Probabilitas prior, probabilitas suatu kata secara umum termasuk kelas A P(B)     : Probabilitas bahwa suatu kata (B) muncul bersamaan
c. Evaluasi model
Pada penelitian ini, model yang telah melalui proses learning menggunakan algoritma Naïve Bayes  perlu  dilakukan  evaluasi  model.  Evaluasi  model  ini  menggunakan classification  report , dimana berisi hasil accuracy , recall , precision , dan F1 Score .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bab hasil dan pembahasan ini akan membahas semua hal terkait metode penelitian yang sebelumnya telah dijabarkan. Mulai dari tahap crawling hingga evaluasi model machine learning. Setiap  gambar  yang  disampaikan  agar  disampaikan  pembahasan,  apa  maksud  dari  gambar tersebut.
3.1 Hasil pengumpulan data
Penelitian ini menggunakan teknik crawling menggunakan API Twitter Developer yang telah terdaftar sebelumnya, serta menggunakan bahasa pemrograman Python dan library tweepy untuk mendapatkan data teks. Tabel 3 data yang didapatkan dari hasil crawling ini adalah sebanyak 540 data, dengan 200 data positif, 199 data netral, dan 141 data negatif.
Tabel 3 . Hasil crawling data No. created_at username text 1 2022-12-18 11:10:34+00:00 Tukang Retweet b'RT @fim_mifta: Sudah jd rahasia umum kl dunia  politik  Indonesia  saat  ini  adalah politik  transaksional.  Itu  berlaku  dlm pemilihan kades, bup\xe2\x80\xa6' 2 2022-12-16 15:41:54+00:00 Awan Martha irawan b'RT @__RismaWidiono_: Untaian dukungan serta Doa untuk @ganjarpranowo agar maju pada pemilihan  Presiden  Tahun  2024  semakin terdengar di seluruh \xe2\x80\xa6' … … … … 540 2022-12-16 11:29:13+00:00 Kejaksaan  Tinggi Riau b'RT  @KejaksaanRI:  Bahwa  isu  yang strategis  untuk  2023-2024  mendatang adalah  terkait  dengan  adanya  proses pemilihan  umum  serentak  baik  itu Pe\xe2\x80\xa6'
Dari hasil crawling data menggunakan tweepy , didapatkan 3 atribut. Created_at digunakan untuk  menjelaskan  kapan  suatu  sentimen  dibuat,  lalu  username  digunakan  untuk  mengetahui siapa yang membuat sentimen tersbeut, dan atribut teks merupakan poin utama dimana sebuah sentimen dapat dilakukan pelabelan manual.
3.2 Pelabelan manual
Pelabelan  manual  menggunakan  software  tambahan  berupa  Microsoft  Excel  untuk menentukan  apakah  sebuah  sentimen  mengandung  satu  sifat  dari  tiga  sifat  yang  dijabarkan sebelumnya. Pelabelan manual ini sangat sulit jika dilakukan dengan otomatis, dikarenakan mesin belum cukup mampu dengan baik untuk mendeteksi kelas sentimen tertentu jika itu berbahasa

## 230 Panji Al Muqsith Prasetyo, Arief Hermawan
Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes
Indonesia. Gambar 2 merupakan  gambar  sebaran  data  dari  proses crawling yang  sebelumnya didapat sebanyak 540 data dan sudah dibersihkan dari data yang duplikat.
Gambar 2 . Sebaran data
3.3 Pre-processing data
Data yang sebelumnya telah dikumpulkan serta dilakukan pelabelan manual akan masuk ke tahap pre-processing. Dimana data tersebut diproses serta diubah ke dalam data matang atau data yang  siap  pakai,  tahap  pre-processing  ini  memiliki  6  tahap.  Dimana  masing-masing  tahap memiliki fungsinya tersendiri, hasil dari masing-masing tahap pre-processing dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Contoh hasil pre-processing Pre-processing Hasil kelas_sentimen Teks mentah b'RT  @fim_mifta:  Sudah  jd  rahasia  umum  kl  dunia  politik Indonesia saat ini adalah  politik transaksional.  Itu  berlaku dlm pemilihan kades, bup\xe2\x80\xa6' -1 Case Folding b'rt  @fim_mifta:  sudah  jd  rahasia  umum  kl  dunia  politik indonesia  saat ini  adalah  politik  transaksional.  itu  berlaku dlm pemilihan kades, bup\xe2\x80\xa6' Text Cleaning sudah  jd  rahasia  umum  kl  dunia  politik  indonesia  saat  ini adalah politik transaksional itu berlaku dlm pemilihan kades bupxexxa Tokenizing [sudah, jd, rahasia, umum, kl, dunia, politik, indonesia, saat, ini,  adalah,  politik,  transaksional,  itu,  berlaku,  dalam, pemilihan, kades, bupxexxa] Normalize Text [sudah, jadi, rahasia, umum, kalau, dunia, politik, indonesia, saat,  ini,  adalah,  politik,  transaksional,  itu,  berlaku,  dalam, pemilihan, kades, bupati] Stemming sudah jadi rahasia umum kalau dunia politik indonesia saat ini  adalah politik  transaksional  itu laku  dalam  pilih  kades, bupati Stopword sudah jadi rahasia umum  kalau dunia politik indonesia ini politik transaksional laku pilih kades, bupati
Pada  baris stopword ,  proses pre-processing selesai  dilakukan  dan  sudah  siap  digunakan (matang)  untuk  proses  selanjutnya.  Data  yang  digunakan  untuk  proses  selanjutnya  adalah keseluruhan data yang terdapat pada kolom stopword .
3.4 Pembobotan Kata dengan TF-IDF TF-IDF merupakan salah satu metode bag of words yang sederhana dimana suatu kata akan diubah menjadi suatu vektor [10]. Bag of words ini menghasilkan output perhitungan frekuensi kemunculan kata pada keseluruhan dokumen. TF-IDF sendiri terbagi menjadi 2 tahap yaitu TF dan  IDF,  TF  adalah  proses  menghitung  suatu  kata  dalam  seluruh  dokumen,  sementara  IDF merupakan  proses  menghitung  dan mengukur  apakah  suatu  kata  penting  atau  tidak.  Semakin kecil  nilainya,  maka  semakin  tidak  penting  kata  tersebut.  Di  lain  sisi,  TF-IDF  adalah  proses perkalian antara TF dan IDF yang menghasilkan nilai berupa vektor serta menjadi patokan suatu algoritma machine learning dalam memahami data berupa teks. Sebagai gambaran, TF-IDF akan ditampilkan pada tabel 5.
Tabel 5 . Contoh hasil perhitungan TF-IDF Kata ke-  Kata TF IDF TF-IDF 1 sudah 1 2.73239375982 2.73239375982 2 jadi 1 2.73239375982 2.73239375982 3 rahasia 1 2.73239375982 2.73239375982 4 umum 1 2.73239375982 2.73239375982 5 kalau 1 2.73239375982 2.73239375982 6 dunia 1 2.73239375982 2.73239375982 7 politik 2 2.73239375982 5.46478752 8 indonesia 1 2.73239375982 2.73239375982 9 ini 1 2.73239375982 2.73239375982 10 transaksional  1 2.73239375982 2.73239375982 11 laku 1 2.73239375982 2.73239375982 12 pilih 1 2.73239375982 2.73239375982 13 kades 1 2.73239375982 2.73239375982 14 bupati 1 2.73239375982 2.73239375982 Total 40.9859064
Sebagai  contoh  perhitungan  TF-IDF,  dibawah  ini  menggunakan  kata  “politik”  sebagai gambaran bagaimana TF-IDF bekerja menghitung sebuah kata. Diketahui kata “politik” muncul sebanyak 2 kali dalam keseluruhan dokumen
𝑇𝐹 = 2
𝐼𝐷𝐹 = 𝑙𝑜𝑔10 5402 2 = 2.73239375982

## 𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 =  2 ∗ 1.87506126 =  5.46478752
Proses terus dilakukan pada tiap kata dan keseluruhan dokumen dalam suatu dataset. Jika semua kata sudah dihitung, kemudian keseluruhan TF-IDF tiap kata dijumlahkan. Ketika proses TF-IDF telah selesai, selanjutnya adalah tahap pembangunan model dengan Naïve Bayes .
3.5 Naïve Bayes Pada  proses Naïve  Bayes ini  terdapat  3  tahap,  yaitu  proses  penentuan  x  dan  y,  kemudian pembagian data, proses algoritma Naïve Bayes , serta evaluasi model. Variabel x yang digunakan dalam Naïve Bayes ini adalah data frame kolom Stopword , sementara itu target atau variabel y yang  digunakan  adalah  sentimen  pada  tiap-tiap  kolom.  Kemudian  pembagian  data  berupa variabel test_size adalah sebesar 0.1 dan random_state adalah 0, maksud dari test_size ini adalah seberapa besar data yang akan di test dari keseluruhan data. Sebagai contoh suatu data berisi 10 baris  dan  ditentukan  test_size  sebesar  0.3,  maka  30%  dari  100%  data  (10  data)  akan  dibagi menjadi  30%  data  test  dan  70%  data  train.  Sementara  itu  untuk  parameter  random_state menentukan seberapa acak sebuah data akan dibagi, tiap angka akan merubah dalam pemilihan

## 232 Panji Al Muqsith Prasetyo, Arief Hermawan
Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes
datanya. Proses dilanjut ke dalam algoritma Naïve Bayes , jenis Naïve Bayes yang digunakan adalah Multinomial  Naïve Bayes .  Dimana  jenis  ini  berfokus  pada  data  teks  yang  sebelumnya  telah dilakukan pembobotan kata.
3.5.1 Evaluasi model
Hasil evaluasi model akan menampilkan pembangunan model dengan Naïve Bayes , hasil ini merupakan hasil dengan skenario terbaik yaitu test_size sebesar 20% (0.2).
Tabel 6 . Hasil evaluasi Model Hasil Akurasi Precision Recall F1-Score Skor 85% 86.54% 85.09% 85%
Pada tabel 6, skenario test size 20% memberikan hasil yang tinggi mengingat jumlah data yang sedikit digunakan untuk test dan lebih banyak data train. Sehingga algoritma naïve bayes bekerja dengan lebih optimal dan efisien.
3.5.2 Perbandingan hasil
Sebagai  analisis  tambahan,  peneliti  menambahkan  hasil  pembangunan  model  dengan skenario lain. Analisis yang dimaksud adalah perubahan parameter pada test_size untuk tahap split  data.  Perubahan  jumlah  split  data  seringkali  menghasilkan  nilai  yang  fluktuatif  antara kondisi split data satu dengan lainnya.
Tabel 7 . Perbandingan hasil test_size Akurasi Precision Recall F1-Score 0.1 84% 85.32% 84% 83.51% 0.2 85% 86.54% 85% 85% 0.3 85% 86.45% 85% 84.64%
Tabel  7,  perubahan  parameter  tiap  baris  memiliki  hasil  yang  berbeda-beda.  Ini dikarenakan variabel test_size tertentu memiliki cara penggunaan yang berbeda pula terhadap machine learning. Dalam kondisi test_size 0.2, performa naïve bayes dapat mencapai nilai pair classification. Dalam kondisi lain,  akurasi menjadi  rendah  dikarenakan test_size tersebut lebih tinggi  sehingga  pemilihan  data  untuk  machine  learning  tidak  dapat  membuat  model  dengan optimal atau random_state yang terlalu acak sehingga pemilihan data rentan kurang bagus.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan dari penelitian yang telah dilakukan, metode klasifikasi sentimen  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dapat  dilakukan  dengan  performa  baik.  Data sebanyak 540 dari teknik crawling berhasil berjalan dengan baik serta menghasilkan output yang diharapkan berdasarkan metodologi yang sebelumnya telah dijabarkan. Data ini lebih dominan pada kata yang bersifat positif sehingga dalam beberapa percobaan hasil dari klasifikasi dengan data baru cenderung lebih banyak mengeluarkan ouput positif, dengan akurasi yang cukup tinggi dengan  nilai  mencapai  77%.  Sistem  ini  perlu  dikembangkan  lebih  lanjut  agar  akurasi  yang didapatkan  lebih  tinggi.  Dengan  implementasi  sistem  analisis  sentimen  menggunakan  Python, diharapkan pengguna internet menggunakan aplikasi ini dengan bijak sehingga suatu sentimen tidak lagi terjebak atau teriring oleh komentar-komentar yang merujuk ke dalam konteks yang merujuk pada penggiringan opini.

## REFERENSI
[1] Pemerintah Indonesia, “UNDANG-UNDANG DASAR NEGARA REPUBLIK INDONESIA 1945,”
1945. Accessed: Nov. 05, 2023. [Online]. Available: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact= 8&ved=2ahUKEwjEgYWMpqyCAxXd3TgGHbWAC2AQFnoECAgQAQ&url=https%3A%2F
%2Fwww.mkri.id%2Fpublic%2Fcontent%2Finfoumum%2Fregulation%2Fpdf%2FUUD4
5%2520ASLI.pdf&usg=AOvVaw1lGtYko293LLZY_XpVoYei&opi=89978449
[2] M.  Farhan  Syam,  L.  Nur  Hayati,  and  L.  Syafie,  “Klasifikasi  Pemenuhan  Pilar  Sanitasi Puskesmas Menggunakan Metode Naive Bayes Classification of Fulfillment of Health Center Sanitation Pillars Using the Naive Bayes Method,” Jurnal Sistem Komputer , vol. 12, no. 2, p. 2020, 2023.
[3] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” vol. 15, no. 1.
[4] T.  Muhammad  Firdausy  and  P.  Pandu  Adikara,  “Deteksi  Iklan  pada  Twit  menggunakan Metode Naive Bayes,” 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[5] E. Fitri, Y. Yuliani, S. Rosyida, and W. Gata, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,  Random  Forest  Dan  Support  Vector  Machine,” TRANSFORMTIKA ,  vol.  18,  no.  1,  pp.  71–80,  2020,  [Online].  Available: www.nusamandiri.ac.id,
[6] A. Tri Wijaya and A. Hermawan, “Analisis Sentimen Terhadap Dampak Inflasi di Indonesia Menggunakan  Metode  Multinomial  Naïve  Bayes  Sentiment  Analysis  of  the  Impact  of Inflation in Indonesia Using the Naïve Bayes Multinomial Method.”
[7] R. Rasenda, H. Lubis, and R. Ridwan, “Implementasi K-NN Dalam Analisa Sentimen Riba Pada Bunga Bank Berdasarkan Data Twitter,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 2, p. 369, Apr. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i2.2051.
[8] A. M. Priyatno and L. Ningsih, “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Pembobotan TF-IDF untuk  Mendeteksi  Akun  Spammer  di  Twitter  berdasarkan  Tweet  dan  Representasi Retweet dari Tweet TF-IDF Weighting to Detect Spammer Accounts on Twitter based on Tweets and Retweet Representation of Tweets.” [Online]. Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[9] F. S. Pamungkas and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM,” vol. 4, pp. 628–634, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/prisma/
[10]  R.  Adinugroho,  “PERBANDINGAN  RASIO  SPLIT  DATA  TRAINING  DAN  DATA  TESTING MENGGUNAKAN METODE LSTM DALAM MEMPREDIKSI HARGA INDEKS SAHAM ASIA.”
[11]  U. Negeri et al. , “Komparasi Algoritma Random Forest, Naïve Bayes, dan Bert Untuk Multi- Class Classification Pada Artikel Cable News Network (CNN) Nanang Husin,” 2023.
[12]  Erfina  A  and  Lestari  Ajeng  R.,  “SISTEMASI:  Jurnal  Sistem  Informasi  Analisis  Sentimen terhadap Kendaraan Listrik menggunakan Algoritma Naïve Bayes Sentiment Analysis of Electric  Vehicles  using  the  Naïve  Bayes  Algorithm.”  [Online].  Available: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[13]  I. A. Mashudi, S. N. Arief, D. Sandhya, T. Fatmawati, M. Hani’ah, and I. T. Alfarid, “JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA  Klasterisasi  Jawaban  Uraian  Mahasiswa Menggunakan TF-IDF dan K-Means untuk Membantu Koreksi Ujian,” vol. 7, pp. 2159–2167, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6688.
[14]  Affandy Fahrizain, “Bag of Words vs TF-IDF — Penjelasan dan Perbedaannya,” Medium - Data Folks Indonesia.
[15]  Merinda Lestandy, Abdurrahim Abdurrahim, and Lailis Syafa’ah, “Analisis Sentimen Tweet Vaksin COVID-19 Menggunakan Recurrent Neural Network dan Naïve Bayes,” Jurnal RESTI (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  5,  no.  4,  pp.  802–808,  Aug.  2021,  doi: 10.29207/resti.v5i4.3308.