## Sentimen Masyarakat Terkait Perpindahan Ibukota Via Model Random Forest dan Logistic Regression
Martaliana Putri Agustina 1 , Hendry 2 1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana;  (0298) 321212 1-2 Jl. Dr. O. Notohamidjojo No.1 - 10, Blotongan, Kec. Sidorejo, Kota Salatiga 50715 e-mail: * 1 martalianaputri.13@gmail.com Riwayat artikel: Recieved: 19-10-2021 Revised: 19-11-2021 Accepted: 23-11-2021

## Abstract
This study aims to determine public opinion regarding the relocation of the capital of Indonesia. The pros and cons conveyed by the community are important because they can be constructive input for the government. The applications used to support the research are Orange and Twitter. The data obtained must go through several processes such as preprocess text, sentiment analysis, and testing algorithms to ensure data accuracy before making a decision tree. This research uses Random Forest and Logistic Regression as the research models. As for the results, Random Forest obtains higher accuracy value than Logistic Regression and it is considered that time did not affect the classification. The result obtained from the decision tree is that more people choose to have a neutral opinion on this program. People prefer to entrust everything to the government, because the government must have thought about the positive or negative impacts in the long term. Keywords: Public Opinion, Removal of the Capital, Random Forest, Logistic Regression.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pendapat masyarakat mengenai pemindahan ibukota. Pro kontra yang disampaikan oleh masyarakat penting karena dapat menjadi masukan yang membangun bagi pemerintah. Aplikasi yang digunakan untuk mendukung proses penelitian tersebut adalah Orange dan Twitter. Data yang didapat harus melewati beberapa proses seperti preprocess text, sentiment analysis ,  dan  pengujian algoritma  untuk memastikan akurasi data sebelum pembuatan pohon keputusan. Penelitian ini menggunakan Random Forest dan Logistic Regression sebagai model penelitian. Hasil yang didapat adalah Random Forest memiliki nilai akurasi lebih tinggi dibanding Logistic Regression dan dianggap waktu tidak mempengaruhi klasifikasi. Hasil pohon keputusan lebih banyak masyarakat yang memilih berpendapat  netral terhadap program ini. Masyarakat lebih memilih mempercayakan semua kepada pemerintah, karena pemerintah pasti sudah memikirkan dampak positif atau negatifnya dalam jangka panjang.
Kata kunci: Pendapat masyarakat, Perpindahan Ibukota, Random Forest , Logistic Regression.

## Pendahuluan
Program pemindahan ibukota Indonesia sebenarnya sudah direncanakan beberapa tahun yang lalu, namun mulai dapat direalisasikan di tahun 2019. Media berita yang mengunggah tentang wacana pemindahan ibukota, selalu muncul dan tenggelam karena tidak ada putusan yang pasti mengenai program tersebut, serta perencanaan yang tidak matang. Pemerintah mengatakan bahwa tujuan dari pemindahan ibukota sendiri yaitu pemerataan pembangunan ke wilayah Indonesia lainnya, mengurangi beban ibukota di Jakarta, mengubah mindset masyarakat yang awalnya Jawa Sentris menjadi Indonesia Sentris,  serta masih ada tujuan-tujuan lainnya. Hasil dari pencarian data di aplikasi Twitter, program pemindahan ibukota ini menimbulkan banyak pro kontra bagi penduduk Indonesia. Beberapa masyarakat yang mengatakan jika anggaran yang digunakan untuk pembangunan ibukota baru dapat direalisasikan untuk hal yang lebih penting seperti pandemi Covid-19 yang sedang melanda Indonesia. Oleh sebab itu, penelitian ini dibuat dengan tujuan untuk mengetahui pendapat masyarakat mengenai salah satu program yang sedang berjalan ini. Pendapat masyarakat dapat menjadi masukan yang membangun untuk pemerintah, serta pemerintah juga dapat memberi penjelasan terhadap masyarakat mengenai hal-hal positif program tersebut.
Untuk mendukung  proses penelitian ini, diperlukan  aplikasi Orange dan Twitter. Orange adalah software open-source yang digunakan untuk proses data mining melalui konsep visual programming .  API  Twitter  diinputkan pada tools yang sudah membentuk alur data mining , setelah diinputkan kemudian menentukan kata kunci pencarian, maka akan menghasilkan data yaitu tweet masyarakat dengan berbagai pendapat mengenai program yang sedang berjalan ini yaitu pemindahan ibukota [1].
Setiap proses Data Training yang  dilakukan akan menghasilkan jumlah tweet yang berbeda karena memang bersifat random . Proses Data Training dilakukan sebanyak 13 kali untuk mendapat hasil tweet terbanyak, setelah proses tersebut selesai, tweet-tweet tersebut dilakukan Sentiment Analysis untuk mendeteksi pro, kontra, serta netral. Pohon keputusan ini kemudian dibuat untuk menyimpulkan hasil penelitian tersebut.
Pada penelitian sebelumnya mendapatkan referensi yang sebagian besar menggunakan metode Naïve Bayes , dengan hasil nilai akurasi yang bermacam- macam namun relatif  baik/tinggi jumlah persentasenya. Program pemindahan ibukota ini cukup membuat rakyat Indonesia terkejut. Banyak penulis lain yang penasaran dengan tanggapan-tanggapan masyarakat mengenai program tersebut. Rata-rata penulis lain juga mengelompokkan pendapat masyarakat menjadi kelas positif, negatif, dan netral.

## Kajian Pustaka
Penelitian ini dilakukan berdasarkan penelitian terdahulu yang memiliki relevansi pada pembahasannya. Dalam jurnal penelitian berjudul “Analisa Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemindahan Ibukota Baru di Kalimantan Timur Pada Media Sosial Twitter” membahas tentang persepsi masyarakat Indonesia di Twitter mengenai pemindahan ibukota. Data yang didapat disimpan dalam database MySQL kemudian dilakukan proses Text Processing . Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan proses klasifikasi dibagi menjadi sentimen positif dan sentimen negative yang menggunakan 200 data tweet yaitu terdiri dari 41 data testing dan 159 data training kemudian menghasilkan akurasi sebesar 78% [2].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)” membahas tentang topik perbincangan di aplikasi Twitter mengenai perpindahan ibukota Indonesia. Terdapat kontroversi dari pihak pro dan kontra yang memiliki sudut pandang berbeda. Sentiment Analysis adalah proses mengolah data secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen pada sebuah opini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) untuk diterapkan pada topik pemindahan ibukota bertujuan untuk mengklasifikasi data sentimen. Teknik yang digunakan untuk klasifikasi adalah mengklasifikasi menjadi dua kelas yaitu positif dan negatif [3].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Analisis Sentimen Terhadap Pemindahan Ibu Kota Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization” membahas tentang analisis sentimen untuk mengidentifikasi opini masyarakat yang terdapat pada aplikasi Twitter. Algoritma Naïve Bayes adalah metode pengklasifikasian sederhana untuk teks, karena dianggap kurang optimal sehingga perlu menggunakan fitur tambahan untuk meningkatkan akurasi. Tujuan dari penelitian tersebut adalah untuk mengoptimalkan algoritma Naïve Bayes dengan fitur Particle Swarm Optimization. Hasil akurasi dari menggunakan fitur tersebut adalah 91.50% dan jika hanya menggunakan Naïve Bayes tunggal hanya mendapat hasil akurasi 78,88% [4].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Klasifikasi Argument Pada Teks dengan Menggunakan Metode Multinomial Logistic Regression Terhadap Kasus Pemindahan Ibu Kota Indonesia di Twitter”  membahas tentang keterbatasan pengguna dalam menyaring informasi sehingga mempersulit masyarakat atau pemerintah dalam menganalisis banyak informasi yang terdapat pada tweet . Oleh karena itu, dibuatlah sebuah sistem yang dapat melakukan klasifikasi terhadap data yang berupa tweet secara otomatis ke dalam tiga kelas, yaitu  non  argumen , unknown , dan argumen. Metode yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah Multinomial Logistic Regression (MLR) yang merupakan metode generalisasi dari
Logistic Regression . Sebelum dilakukan proses klasifikasi, data/ tweet harus dilakukan preprocessing terlebih dahulu agar bersih dari segala noise yang ada [5].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Analisis Sentimen: Pemindahan Ibu Kota Indonesia pada Twitter” membahas tentang aktivitas-aktivitas bersosial media yang dilakukan masyarakat. Topik yang sedang banyak diperbincangkan di aplikasi Twitter adalah perpindahan ibukota negara Indonesia. Banyaknya opini masyarakat menimbulkan permasalahan seperti perbedaan pendapat. Hal tersebut  dapat dimanfaatkan untuk dilakukan Sentiment Analysis yaitu sentimen negatif, positif, dan netral. Langkah-langkah yang perlu  dilakukan adalah pengumpulan data kemudian diolah dengan data mining. Pada penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes yang menggunakan tiga macam dengan tujuan untuk mendapat nilai akurasi terbaik. Penelitian ini menghasilkan akurasi terbaik yang didapatkan oleh Multinomial Naïve Bayes [6] .
Dalam jurnal penelitian berjudul “Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritma Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve Bayes” membahas tentang analisis sentimen terhadap kebijakan pemindahan ibukota dengan menggunakan aplikasi Twitter  sebagai alat untuk mencari data tersebut. Proses pengembangan sistem menggunakan perhitungan Raw Term Frequency, Preprocessing dan Data Scraping. Pada Preprocessing terdapat proses filtering yang menggunakan algoritma Term-Based Random Sampling untuk stoplist . Proses pengujian menggunakan dua  metode yaitu Confusion Matrix berjenis multi class dan pengujian parameter [7].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Negara Dengan Klasifikasi Naïve Bayes Untuk Model Bernoulli Dan Multinomial” membahas tentang penambangan teks yang melibatkan pendapat, komentar dan tanggapan. Kelas sentimen pada penelitian ini menggunakan skoring , metode yang digunakan adalah Naïve Bayes dengan model Bernoulli dan Multinomial . Bernoulli menghasilkan tingkat Recall 93,45% sedangkan Multinomial menghasilkan tingkat Recall 90,19%, yang berarti Bernoulli maupun Multinomial memiliki hasil yang baik [8].
Dalam jurnal penelitian berjudul “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced” yang mengangkat studi kasus Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017. Hasil dari studi kasus ini adalah hasil terbaik berada pada model Logistic Regression yaitu dengan nilai akurasi 78,13% sedangkan Random Forest hanya 63,91%, hal itu membuktikan bahwa waktu berpengaruh pada penelitian ini, karena perekonomian masyarakat dapat berubah-ubah setiap harinya [9].
Tabel 1 merupakan rangkuman kajian penelitian terdahulu.
Tabel 1 Penelitian Terdahulu No.  Tahun Penulis Metode 1.  2020 1. Icha Adellia Safra 2. Eri Zuliarso Naïve Bayes Classifier 2.  2021 1. Primandani Arsi 2. Retno Waluyo Support Vector Machine (SVM) 3.  2020 1. Ahmad Taufiq Naïve Bayes 4.  2020 1. Mochammad Naufal Rizaldi 2. Adiwijaya 3. Said Al Faraby Multinomial Logistic Regression (MLR) 5.  2018 1. Erica Mas’udah
2. Eka Dyar W., S.Kom., M.Kom. 3. Amalia Anjani, S.Kom., M.Kom. Naïve Bayes 6.  2019 1. Akhmad Sa’rony 2. Putra Pandu Adikara 3. Randy Cahya Wihandika Naïve Bayes 7.  2020 1. Nabila Surya Wardani 2. Alan Prahutam 3. Puspita Kartikasari Naïve Bayes Classifier 8.  2019 1. Taly Purwa Decision Tree
Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Decision Tree atau yang biasa disebut pohon keputusan , metode berupa diagram alir yang menyerupai pohon berfungsi  membantu dalam mempertimbangkan suatu pilihan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menentuan sentimen negatif, sentimen positis dan netral. Model yang digunakan pada penelitian ini adalah Random Forest yang berarti kombinasi dari masing-masing tree , kemudian dikombinasikan dalam satu model, dimana waktu tidak akan mempengaruhi hasil perhitungan yang berarti kapanpun penelitian ini dilakukan maka hasilnya akan sama. Logistic Regression adalah teknik regresi yang berfungsi untuk memisahkan dataset menjadi dua kelompok, namun penelitian ini  menggunakan Multinominal  Logistic Regression yang menjadikan dataset dalam tiga kelompok yaitu negatif, positif, dan netral. Pada riset sebelumnya, Logistic Regression menghasilkan akurasi lebih tinggi daripada Random Forest , karena penelitian menyangkut perekonomian yang bersifat dapat berubah-ubah hasilnya atau dapat disebut waktu sangat berpengaruh dalam penelitian. Berbeda dengan penelitian ini dimana hasil yang didapat adalah hasil Random Forest lebih tinggi atau dapat disebut waktu tidak mempengaruhi hasil.

## Metode Penelitian
Kerangka kerja pada Gambar  1  merupakan langkah-langkah yang akan dilakukan selama proses penelitian ini berjalan dalam penyelesaian masalah. Proses
yang dilewati harus  berhasil dilakukan, karena setiap  proses terhubung untuk melakukan proses selanjutnya. Adapun detail kerangka kerja pada penelitian ini ada tahapan demi tahapannya dapat dilihat seperti pada Gambar 1 [10][11].
Penelitian ini  mendapat referensi dalam pembuatan desain alur proses tersebut. Data diproses dalam beberapa tahapan hingga pada proses terakhir yaitu pembuatan pohon keputusan yang dibuat dalam satu halaman yang sama. Beberapa tahapan atau proses dapat dilihat pada Gambar 2, dimana diperlukan banyak proses untuk mendapatkan data yang akurat. Proses ini akan menghasilkan banyak hal seperti topik opini politik jaringan, tren hashtag, brand sentiment , dan sebagainya. Hasil pencarian yang diperoleh ini akan diproses terlebih dahulu dan akan menghasilkan corpus atau data yang menarik untuk diulas atau layak digunakan sebagai bahan penelitian [12].
Pada tool File , membutuhkan Excel sebagai perantara antara hasil data yang didapat dengan proses pengujian algoritma. Data yang didapat dipindahkan ke excel
Gambar 1. Kerangka Kerja
Gambar 2. Desain Alur Proses pada Aplikasi Orange [12]
kemudian diinputkan pada tool file agar dapat terdeteksi, setelah data terdeteksi pada tool file kemudian proses selanjutnya adalah pengujian algoritma yang akan mengoutputkan dua  hasil dari Random Forest dan Logistic Regression untuk selanjutnya dibandingkan hasil yang terbaik dari kedua model. Proses terakhir yaitu pembuatan pohon keputusan, karena data pada awal sangat kompleks jadi diperlukan penghapusan beberapa kolom pada data, hanya tersisa kolom nama responden, isi tweet responden, dan sentimennya untuk pembuatan pohon keputusan tersebut.
a. Input API Twitter pada Aplikasi
Gambar  3 adalah proses pencarian data berupa tweet ,  dimana pada gambar tersebut terlihat mendapatkan 1393 data yang akan digunakan. Sebelum tahap pencarian data harus menghubungkan aplikasi Orange yang digunakan dengan aplikasi Twitter  menggunakan  API. Cara mendapatkan API  Twitter adalah dengan masuk pada alamat developer.Twitter.com dengan mengisi beberapa pertanyaan terkait kegunaan API tersebut, jika disetujui maka akan mendapat keys dan tokens . Keys tersebut dapat digunakan untuk penelitian ini.
Tahap selanjutnya adalah API yang sudah didapat diinputkan pada tools Twitter, kemudian penentuan kata kunci pencarian, semakin banyak kata kunci maka akan semakin banyak data yang didapat karena pencarian data semakin luas. Klik tools pada search dan proses pencarian data berjalan, jika proses search selesai, maka data akan masuk pada tools Corpus Viewer. Diperlukan
Gambar 3. Hasil Pencarian Tweet
Sentimen Masyarakat Terkait Perpindahan Ibukota Via...(Agustina,Hendry)
proses search atau Data Training sebanyak 13 kali untuk mendapat hasil data atau corpus yang maksimal jumlahnya.
b. Preprocess Text
Tahap Preprocess Text adalah tahap normalisasi data dan menerangkan berbagai tipe proses dari data mentah untuk mempersiapkan ke proses selanjutnya, dimana akan diinputkan file .txt yang berisi kata-kata untuk memfilter seperti yang digambar bertuliskan hapus.txt. Kata-kata yang tidak penting seperti hanya sekedar kata imbuhan, simbol-simbol akan dihapus dan sumber data yang diinginkan hanya data yang menggunakan Bahasa Indonesia. Tahap ini harus dilakukan, karena apabila tidak dilakukan maka akan muncul data dengan berbagai bahasa serta membuat nilai data yang sebelumnya besar. Hasil training data pada aplikasi Twitter  menjadi lebih kecil karena adanya proses ini tanpa merubah informasi yang ada, untuk hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.
Tahap pada Preprocess Text ini menjadi salah satu tahap yang penting dan memerlukan ketelitian yang baik, sebab tahap ini akan menentukan kualitas data yang dihasilkan, apabila tahap ini terjadi kesalahan maka angka akurasi data yang dihasilkan pada tahap selanjutnya akan menurun dan akan dianggap kualitas data yang digunakan rendah. Penelitian ini dianggap baik atau berhasil jika keakuratan suatu data memiliki nilai yang tinggi, pada kolom Filtering pertama diubah “Indonesia” dari yang semula “ none” yang artinya data yang didapat akan berbagai bahasa.
Gambar 4. Preprocess Text
c. Sentiment Analysis
Pada proses ini menggunakan Liu Hu yaitu menghitung skor normal tunggal dari sentimen  dalam teks (skor yang memiliki nilai negatif untuk sentimen negatif, skor  yang memiliki nilai positif untuk sentimen  positif, sedangkan 0 adalah netral)  Pada tahap Sentiment Analysis , akan dilakukan proses penentuan sentimen negatif, sentimen positif dan netral. Data yang akan dihasilkan nanti akan memunculkan keterangan bahwa tweet tersebut adalah tweet negatif atau positif dan dapat langsung dikelompokkan sesuai keterangan. Sentiment Analysis terdiri dari dua kategori yaitu Coarse – grained sentiment analysis dan Fined – grained sentiment analysis . Coarse – grained sentiment analysis dimana proses analisa serta klasifikasi data secara keseluruhan dan membaginya menjadi tiga yaitu positif, negatif dan netral, namun ada beberapa yang menjadikan nilai tersebut bersifat kontinu atau tidak diskrit. Fined  – grained sentiment analysis yaitu objek yang dikelompokkan tidak pada level data namun terletak pada level kalimat di setiap data [13].
Sentiment Analysis terdiri dari tiga  sub proses yaitu subjectivity Classification , Orientation Detection ,  dan Opinion Holder and Target Detection . Subjectivity  Classification adalah proses penentuan kalimat opini pada data. Orientation Detection adalah pengelompokkan opini ke dalam Coarse – grained sentiment analysis dan Opinion Holder and Target Detection adalah penentuan bagian yang merupakan pemberi opini [13]. Proses ini dapat dilihat pada Gambar 5, dimana Liu Hu dipilih untuk penelitian kali ini.
d. Output Data dari Aplikasi
Setelah seluruh proses pencarian dan normalisasi data dilakukan, data yang dihasilkan akan sesuai dengan yang diinginkan, termasuk akan muncul keterangan Sentiment Analysis dan data akan langsung mengelompokkan sesuai sentimennya. Hal yang dilakukan setelah data didapat adalah memindahkan data pada excel kemudian menginputkan data tersebut pada tool “File” yang tersambung pada tool “ Test and Score ” untuk dilakukan proses selanjutnya yaitu Testing Algoritma . Pemindahan data ke dalam excel dan kemudian diinputkan kembali pada tool “ File ” dikarenakan data tidak dapat terbaca untuk Testing
Gambar 5. Sentiment Analysis
Sentimen Masyarakat Terkait Perpindahan Ibukota Via...(Agustina,Hendry)
Algoritma jika dari tool “Data Table” langsung disambungkan pada tool “Test and Score”.
Data yang didapat sebanyak 1393 tweet sesuai dengan yang ada pada tahap pencarian data. Data tersebut hanya dapat digunakan untuk tahap Testing Algoritma , jika data tersebut akan digunakan untuk pembuatan pohon keputusan, data perlu diubah lebih minimalis yaitu menyisakan kolom nama responden, isi tweet responden dan hasil sentimen.
e. Pengujian Algoritma
Proses selanjutnya apabila data sudah didapat adalah tahap pengujian algoritma, dimana untuk mengetahui apakah algoritma yang digunakan baik atau tidak. Hasil dari pengujian algoritma  ini adalah Random Forest yaitu algoritma untuk klasifikasi dalam jumlah besar serta waktu tidak akan mempengaruhi hasil dan Logistic Regression yaitu statistika yang digunakan untuk memprediksi probabilitas kejadian suatu peristiwa, waktu juga sangat berpengaruh model ini atau biasa disebut Time Series dimana suatu hari hasil dapat berubah [10]. Hasil yang menjadi acuan penelitian yang menggunakan model Random Forest dan Logistic Regression ini adalah Recall dan Precision , jika hasil Recall dan Precision ini semakin tinggi maka data dianggap akurat dan layak digunakan sebagai penelitian [11]. Proses Data Training diperlukan beberapa kali untuk menghasilkan data yang maksimal dan hal tersebut dapat dilihat dari perolehan Recall dan Precision pada kedua model yang digunakan.
Tujuan dari digunakannya dua model pada penelitian ini adalah untuk membandingkan hasilnya. Hasil yang didapat pada model Random Forest dan Logistic Regression berupa nominal angka yang terlihat jelas hasilnya. Hasil yang kemudian dibandingkan untuk mendapatkan hasil yang paling tinggi/baik, model yang memiliki nilai tertinggi dianggap tepat untuk penelitian yang sedang dilakukan.

## f. Pembuatan Pohon Keputusan
Tahap akhir dari penelitian ini yaitu pembuatan pohon keputusan. Data yang  telah melalui beberapa  proses  seperti Sentiment Analysis dan Testing Algoritma kemudian diubah bentuk menjadi pohon keputusan agar mempermudah pembaca dalam memahami hasil penelitian. Pohon keputusan adalah sebuah struktur yang membagi kumpulan data besar menjadi himpunan yang lebih kecil dengan menerapkan beberapa aturan keputusan. Aturan keputusan tersebut biasanya disebut dengan atribut, atribut yang dinyatakan sebagai parameter dibuat untuk memisahkan hasil berdasarkan kriteria yang ditentukan. Atribut yang digunakan untuk penelitian pemindahan ibukota ini adalah pro, kontra, dan netral. Setiap atribut memiliki target atribut masing- masing. Contoh target attribute Pro adalah adanya hastag dukung pemindahan
ibukota [14]. Pada tahap output data dari aplikasi dijelaskan bahwa data yang digunakan untuk membuat pohon keputusan adalah kolom nama responden, isi tweet responden dan hasil sentiment , apabila seluruh kolom digunakan maka terjadi error sehingga tidak terbaca pada tool Tree yang terdapat di aplikasi.
Hasil yang didapat,  hanya kolom-kolom tersebut yang tercantum dan membentuk pohon keputusan.

## Hasil dan Pembahasan
Pada bab ini terdapat dua hasil yang didapat yaitu pengujian algoritma dan pohon keputusan. Hasil pengujian algoritma  dapat menjelaskan perbandingan antara dua model yang digunakan untuk mendapatkan model yang terbaik untuk penelitian ini. Model yang digunakan yaitu Random Forest (tidak berbasis waktu) dan Logistic Regression (berbasis waktu). Alasan  menggunakan kedua model tersebut adalah untuk mengetahui apakah waktu berpengaruh terhadap klasifikasi tersebut, sedangkan pohon keputusan untuk mempermudah pembaca dalam melihat hasil dari penelitian.
Gambar 6 menunjukkan hasil pengujian algoritma menggunakan Random Forest dan Logistic Regression . Dari 1393 data didapat hasil Random Forest dan Logistic Regression adalah  AUC yaitu Area Under the Curve yang dapat mempermudah  dalam  membandingkan model satu dengan yang lainnya.  CA berfungsi untuk mengetahui tingkat akurasi suatu dataset, sedangkan F1 sebagai acuan perbandingan antara Precision dan Recall. Precision digunakan  untuk mengetahui tingkat ketepatan suatu data, sedangkan Recall berfungsi untuk mengetahui tingkat keberhasilan sistem dalam menemukan kembali data tersebut. [11]

## Gambar 6. Hasil Pengujian Algoritma
Dari hasil yang didapat, perbandingan antara hasil dari Random Forest dan Logistic Regression tidak terlalu jauh. Random Forest yang memiliki nilai tinggi pada setiap Evaluation Result tetap dianggap lebih baik dari model Logistic Regression . Data yang digunakan untuk pengujian algoritma juga memiliki akurasi yang tinggi sehingga dikatakan layak untuk melakukan penelitian ini. Data yang digunakan dapat dipastikan untuk akurasinya. AUC, CA, F1, Precision dan Recall berperan sebagai baseline pada penelitian ini, sehingga menjelaskan bahwa model tersebut menjadi acuan dalam mengukur keefektifan suatu data, sehingga dapat diputuskan jika waktu tidak akan mempengaruhi klasifikasi yang ada.
Gambar 7 menjelaskan bahwa pohon keputusan yang dibuat menghasilkan tiga jawaban yaitu kontra (negatif), pro (positif), dan netral. Hasil kontra (negatif) sejumlah 16 responden yang berarti  bahwa sesungguhnya banyak masyarakat Indonesia yang kurang setuju atau kontra terhadap pemindahan ibukota. Rata-rata masyarakat berpendapat jika ibukota pindah maka akan berpengaruh terhadap ekonomi negara. Anggaran yang digunakan untuk pemindahan ibukota ini tidak sedikit dan masyarakat beranggapan bahwa anggaran tersebut dapat digunakan untuk hal yang lebih penting saat ini yaitu Covid-19 , dan menganggap pemindahan ibukota ini bukan menjadi hal yang prioritas. Hasil pro atau yang setuju dengan pemindahan ibukota sejumlah 24 responden, dimana responden berpendapat bahwa memang sudah saatnya ibukota pindah. Sebenarnya banyak hal positif yang didapat, contohnya pemerataan ekonomi, agar pulau-pulau indonesia selain pulau Jawa dapat maju dari segala bidang dan mengurangi kepadatan penduduk di Pulau Jawa. Pada  hasil yang netral  yang didapat  dengan jumlah 1353 responden, rata-rata responden hanya sekedar berpendapat atau memberi saran untuk pemerintah, agar dapat berlaku adil untuk semua program yang sedang berjalan dan tidak lupa terhadap pandemic yang sedang terjadi di Indonesia. Para responden lebih percaya bahwa pemerintah sudah memikirkan pemindahan ibukota tersebut secara baik, dan dapat mengatasi resiko apapun yang terjadi nantinya. [15]
Pada penelitian ini memang ditemukan banyak kelas netral dibanding dengan kelas positif atau negatif. Masyarakat yang tidak menyatakan setuju namun juga tidak menentang adanya program tersebut dan lebih menyerahkan seluruhnya

## Gambar 7. Pohon Keputusan
kepada pemerintah. Kelas netral lebih banyak masyarakat yang hanya memberi saran dan hanya reply tweet milik responden lainnya sehingga tweet tersebut dianggap netral. Perbandingan antara kelas positif, negatif, dengan netral terpaut cukup jauh 40 untuk kelas positif dan negative, kemudian 1953 untuk kelas netral. Kelas positif negatif ditentukan dari hastag #DukungPemindahanIbukota dan #BatalkanPemindahanIbukota.

## Simpulan
Dari penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan bahwa Testing Algoritma yang menggunakan 1393 data memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan menggunakan model Random Forest . Hal tersebut dapat dilihat dari hasil Testing Algoritma pada bagian AUC yaitu 1.000 yang hasilnya lebih tinggi daripada Logistic Regression yang hanya 0.382, AUC sudah dapat menjadi acuan untuk CA, F1 , Precision , dan Recall bahwa hasilnya akan lebih tinggi Random Forest daripada Logistic Regression .
Sesuai dengan fungsi pohon keputusan yaitu mengubah fakta besar menjadi sebuah pohon keputusan yang merepresentasikan system sehingga mudah dipahami. 1393 data diubah menjadi bentuk pohon keputusan dan dikelompokkan sesuai Sentiment Analysis sehingga dapat dijelaskan bahwa jumlah masyarakat pro dan masyarakat kontra tidak beda jauh yang berarti masih banyak masyarakat yang ragu akan keberhasilan program tersebut. Pemerintah sebaiknya lebih bisa menanamkan mindset kepada masyarakat agar percaya bahwa program ini memiliki nilai positif yang tinggi.
Untuk penelitian selanjutnya, penggunaan aplikasi, model dan metode lain diharapkan dapat dilakukan  agar dapat menjadi perbandingan untuk tingkat relevansi dan keakuratan suatu penelitian.

## Daftar Pustaka
[1]  I. Priyadi, J. Santony, and J. Na’am, “Data Mining Predictive Modeling for Prediction of Gold Prices Based on Dollar Exchange Rates, Bi Rates and World Crude Oil Prices,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, p. 93, 2019, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.6864.
[2]  I. A. Safra et al. , “Analisa sentimen persepsi masyarakat terhadap pemindahan ibukota baru di kalimantan timur pada media sosial twitter 1,2,” pp. 978–979, 2020.
[3]  P. Arsi and R. Waluyo, “ANALISIS SENTIMEN WACANA PEMINDAHAN IBU KOTA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ) SENTIMENT ANALYSIS ON THE DISCUSSION OF RELOCATING I NDONESIA ’ S CAPITAL CITY USING THE SUPPORT VECTOR MACHINE ( SVM ),” vol. 8, no. 1, pp. 147–156, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202183944.
[4]  P. Teknologi, J. Ilmiah, A. Lingkungan, and A. Taufiq, “MEDIA SOSIAL
TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE Text Mining,” vol. 14, no. 1, 2020.
[5]  M. N. Rizaldi and S. Al Faraby, “Klasifikasi Argument Pada Teks dengan Menggunakan Metode Multinomial Logistic Regression Terhadap Kasus Pemindahan Ibu Kota Indonesia di Twitter,” vol. 4, no. L, pp. 904–913, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2348.
[6]  E. Mas, E. D. W. S. Kom, M. Kom, A. A. S. Kom, and M. Kom, “ANALISIS SENTIMEN :  PEMINDAHAN  IBU  KOTA  INDONESIA  PADA TWITTER,” vol. 1, no. 2, pp. 397–401, 2020.
[7]  S. Akhmad, P. P. Adikara, and R. C. Wihandika, “Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 10, pp. 10086–10094, 2019.
[8]  D. Statistika and U. Diponegoro, “3 1,2,3,” vol. 9, pp. 237–246, 2020.
[9]  T. Purwa, “Perbandingan Metode Regresi Logistik dan Random Forest untuk Klasifikasi Data Imbalanced (Studi Kasus: Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Karangasem, Bali Tahun 2017),” J. Mat. Stat. dan Komputasi , vol. 16, no. 1, p. 58, 2019, doi: 10.20956/jmsk.v16i1.6494.
[10]  A. Primajaya et al. , “Random Forest Algorithm for Prediction of Precipitation,” vol. 1, no. 1, pp. 27–31, 2018.
[11]  D. Derisma, “Perbandingan Kinerja Algoritma untuk Prediksi Penyakit Jantung dengan Teknik Data Mining,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 1, pp. 84–88, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i1.2152.
[12]  “Getting Started with Orange 07_ Model Evaluation and Scoring.” .
[13]  V. I. Santoso, G. Virginia, Y. Lukito, U. Kristen, and D. Wacana, “PENERAPAN SENTIMENT ANALYSIS PADA HASIL EVALUASI DOSEN DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 14, no. 1, pp. 72–76, 2017.
[14]  P. Bidang, K. Sains, Y. Mardi, J. Gajah, M. No, and S. Barat, “Jurnal Edik Informatika Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining merupakan bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika.”
[15]  A. R. Febie Elfaladonna, “Analisa Metode Classification-Decission Tree Dan Algoritma,” Sci. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 10–17, 2019.