## IMPLEMENTASI TEXT MINING UNTUK ANALISIS OPINI PUBLIK TERHADAP CALON PRESIDEN
Trya Sovi Kartikasari1), Hendry Setiawan2), Paulus Lucky Tirma Irawan3) 1,2,3Prodi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi,Universitas Ma Chung Jl.
Villa Puncak Tidar N-01, Malang E-mail: 1 tryasovi@gmail.com, 2 hendry.setiawan@machung.ac.id,
3 paulus.lucky@machung.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  presidensial  merupakan  salah  satu  bentuk  demokrasi  di  Indonesia.  Sistem  tersebut menitikberatkan  pada  penyelenggaraan  pemilihan  umum  presiden  dan  wakilnya  yang  dilakukan secara  langsung  oleh  rakyat.  Tingkat  terpilihnya  seorang  presiden  dapat  dilihat  dari  opini  publik yang  beredar,  salah  satunya  pada  media  sosial  yang  juga  merupakan  bagian  dari    kampanye. Dalam penelitian ini akan dianalisa opini yang berkaitan dengan elektabilitas calon presiden dari media  sosial  Twitter  dari  media  sosial  Twitter  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  dan  menentukan  faktor-faktor  yang  terbentuk  dari  opini  menggunakan  Principal Component  Analysis  (PCA).  Data  opini  dari  media  sosial  Twitter  didapatkan  menggunakan  kata kunci  “Jokowi”  dan  “Prabowo”.  Sebagian  opini  tersebut  dipilih  sebagai  data  latih  untuk didapatkan  kelas  bersentimen  negatif  dan  positif.  Setelah  proses  pelatihan,  dilakukan  proses terhadap  data  uji  dan  data  validasi.  Hasil  akurasi  untuk  data  uji  topik  Jokowi  pada  tweet bersentimen positif mendapatkan akurasi sebesar 88.63% dan negatif sebesar 91.06%. Sementara untuk  Prabowo  bersentimen  positif  mendapatkan  akurasi  sebesar  88.58%  dan  negatif  sebesar 80.37%. Rerata akurasi untuk keseluruhan topik adalah adalah 86.89%. Untuk mendapatkan faktor pada setiap sentimen, dilakukan proses perhitungan nilai PCA. Setiap sentimen tersebut kemudian dilakukan  analisis  faktor  oleh  pakar,  yakni  didapatkan  20  faktor  yang  sudah  berhasil diinterpretasikan oleh pakar.
Kata  Kunci : Naive  Bayes  Classifier ,  Analisis  Sentimen, Principal  Component  Analysis , Text Mining

## ABSTRACT
Presidential  system  is  one  form  of  democracy  in  Indonesia.  The  system  emphasizes  the implementation  of  president  and  vice  president  election  that  conducted  directly  by  peoples.  The level of President election can be seen from public opinion which is also part of the campaign. In this  research,  opinion  will  be  analyzed  relate  to  the  electability  of  presidential  candidate  from media  social  Twitter  using  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  method  and  determining  the  factors formed  form  opinion  using  Principal  Component  Analysis  (PCA).  The  opinion  data  from  social media Twitter is obtained using the keywords "Jokowi" and "Prabowo". Some of the opinions were chosen  as  training  data  to  obtain  negative  and  positive  sentiment  classes.  After  the  training process,  a  process  is  carried  out  on  the  test  data  and  validation  data.  The  accuracy  results  for Jokowi's topic test data on positive-sent tweets get an accuracy of 88.63% and negative at 91.06%. While  for  Prabowo  positive  sentiment  get  an  accuracy  of  88.58%  and  negative  at  80.37%.  The total accuracy of each topic is 86.89%. To get factors in each sentiment, PCA value is calculated. Each  of  these  sentiments  is  carried  out  by  a  factor  analysis  by  experts,  which  is  obtained  20 factors that have been successfully interpreted by experts.
Keywords : Naive  Bayes  Classifier , Sentiment  Analysis , Principal  Component  Analysis , Text Mining . .

## PENDAHULUAN
Media  sosial  saat  ini  menjadi platform untuk  berbagi  bermacam- macam  informasi.  Dari  laporan  yang diterbitkan pada tanggal 30 Januari 2018 yang  berjudul  “ Essential  Insight  Into Internet,  Social  Media,  Mobile  and  E- commerce Use Around The World ”, total populasi  di  Indonesia  sebanyak    265,4 juta  jiwa  dengan  pengguna  aktif  media sosial  mencapai  130  juta.  Media  yang paling banyak digunakan, yakni Youtube, Facebook, Whatsapp, Instagram, Line, BBM, Twitter, Google+,  Fb  Messenger,  Linkedin, Skype dan Wechat. Saat ini telah terjadi gencar-gencarnya informasi tentang
pemilihan presiden tahun 2019,
informasi  tersebut  beredar  luas  pada media  sosial  khususnya  Twitter.  Selain melakukan  kampanye  secara  langsung, calon  presiden  dan  para  pendukungnya pun  melakukan  kampanye  pada  Twitter. Informasi  ataupun  kampanye  terse  but memberikan feedback berupa  opini  dari masyarakat  baik  berupa  positif  maupun negatif.
Beberapa  metode  sudah  cukup untuk  menganalisis  suatu  opini  pada platform media  sosial  yang  lain.  Pada penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan penerapan  analisis  opini  publik  pada media  sosial  Twitter  menggunakan metode  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) dan menunjukkan hasil nilai akurasi [1]. Penelitian  serupa  juga  telah  dilakukan yakni  penerapan  analisis  sentimen  akun resmi  tokoh  publik  dalam  media  sosial Twitter  menggunakan  metode  NBC  dan disimpan  ke  dalam  bentuk database MySQL yang  memperoleh  hasil  akurasi analisis  sentimen  positif,  negatif  dan netral [2].
Dalam penelitian ini akan dilakukan penerapan metode Text Mining untuk  menganalisa  sumber  data  opini yang  cukup  banyak  di  media  sosial Twitter  dan  membangun  sistem  analisis opini  publik.  Tujuan  sistem  analisis  ini adalah sebagai media untuk analisis opini
publik terhadap elektabilitas calon presiden dan faktor-faktor yang mempengaruhi elektabilitas tersebut agar menghemat  tenaga  dan  waktu  karena pergerakan  data  dari  media  sosial  yang sangat  cepat.  Dalam  penelitian  ini, terdapat batasan masalah, yakni pengambilan  data tweet diolah  setelah debat  I  dan  II  Cawapres,  menggunakan bahasa  pemrograman  Python, menggunakan web untuk mengimplementasikan  sistem  analisis sentimen dan faktor, analisis menggunakan  metode  NBC,  ekstrasi variabel penentu menggunakan Principal
Component  Analysis (PCA)  dan  terdapat admin untuk validasi klasifikasi sentimen sampai  tahap Document  Term  Matrix (DTM).

## METODE
Penelitian  dilakukan  dalam  6 tahapan  utama.  Tahap  pertama,  yakni proses  pengumpulan  data  tweets  melalui
Twitter API dimana peneliti mendapatkan  Keys  dan  tokens  untuk otentifikasi  untuk  mengunduh  informasi pada  Twitter.  Tahap  kedua,  yakni  text preprocessing,  metode  yang  digunakan adalah  case  folding,  tokenizing,  filtering dan  stemming.  Tahap  ketiga,  yakni DTM.  DTM  merupakan  hasil    dari preprocessing yang terdiri atas normalisasi teks (case folding,
tokenizing,  filtering,  stemming)  atau sebuah  matriks  yang  menggambarkan frekuensi kata dalam dokumen.
Tahap  keempat,  yakni  seleksi fitur.  Seleksi  fitur  (feature  selection) didasarkan  pada  eliminasi  suatu  atribut yang  kurang  relevan  [3].  Tahap  kelima, yakni  analisis  sentimen  menggunakan metode  NBC.  NBC  merupakan  metode klasifikasi  sentimen  yang  berdasar  pada probabilitas  dan  Teorema Bayesian  yang memiliki asumsi bahwa setiap variabel X merupakan  variabel  yang  bersifat  bebas [4].  NBC  adalah  metode  yang  paling sederhana,  metode  ini  memiliki  akurasi serta  perfomansi  yang  tinggi  dalam klasifikasi  teks  [5].  Pada  tahap  terakhir
dilakukan  analisis  faktor.  Analisis  faktor adalah  teknik  analisis  memuat  tentang ketergantungan  beberapa  variabel  secara simultan  dengan  tujuan  penyederhanaan bentuk hubungan antara beberapa variabel  yang  telah  diteliti  menjadi sejumlah  faktor  yang  berjumlah  sedikit daripada variabel  yang  sudah  diteliti [6].

## Tahapan Pengumpulan Data
Application Programming Interface (API) merupakan cara program komputer  untuk  dapat  berbicara  satu sama  lain  agar  informasi  dapat  diminta dan  disajikan  kepada  pengguna.  Twitter API didapatkan dengan cara mendaftarkan  akun  Twitter  pada  laman https://developer.twitter.com/. Secara default,  hanya  informasi  publik  yang dapat  diakses  pada  aplikasi  yang  dibuat di Twitter. Setelah akun berhasil didaftarkan, maka consumer key, consumer  access,  access  token dan access  token  secret akan  disediakan seperti Gambar 1 berikut .

## Gambar 1 Twitter API
Twitter  API  berfungsi  sebagai syarat  otentifikasi  dari  aplikasi  yang dibangun  sebelum  dapat  mengunduh data  yang  ada  pada  web  Twitter. Setelah  keys  dan  tokens  Twitter didapatkan,  maka  kode  tersebut  wajib dimasukkan  ke  dalam  aplikasi  yang akan  dibuat  untuk  memberikan  akses untuk  mengunduh  data  informasi  dari Twitter.

## Tahapan Preprocessing
Text  mining dilakukan  setelah teks  dalam  dokumen  yang  digunakan sudah  dipersiapkan  terlebih  dahulu  dan masuk  ke  dalam  proses  utama.  Tahapan proses  teks  dalam  dokumen  atau  data mentah  dipersiapkan  dinamakan text processing .
Data  mentah  memiliki  beberapa karakteristik  seperti  gangguan    (noise) dan  teks  yang  tidak  terstruktur.  Data dalam teks yang tidak terstruktur tersebut diubah menjadi data teks yang terstruktur.  Berikut  merupakan  tahap preprocessing.
1. Case Folding
Penggunaan  huruf  kapital    teks dalam  text  processing  harus  konsisten. Fungsi  dari  case  folding  adalah  untuk penyamaan case dalam teks. Oleh karena itu,  keseluruhan  teks  dalam  dokumen akan  diproses  dan  dikonversi  menjadi bentuk  standar.  Bentuk  standar  tersebut berupa huruf kecil.
2. Tokenizing Tahapan  tokenizing  merupakan proses pemotongan dokumen string input pada tiap penyusun kata yang berasal dari hasil case folding. 3. Filtering Filtering merupakan proses seleksi  atau  pengambilan  kata  yang dihasilkan  oleh  proses  tokenizing  dan dilakukan  dengan  menggunakan  cara stopword maupun wordlist 4. Stemming Stemming merupakan proses penemuan  akar  kata  dari  hasil  filtering dengan menggunakan aturan tertentu.

## Document Term Matrix (DTM)
Hasil  dari  preprocessing  yang terdiri atas normalisasi teks (case folding, tokenizing, filtering, stemming) disajikan dalam  bentuk  Document  Term  Matrix (DTM).  DTM  adalah  matriks  yang menggambarkan  frekuensi  kata  dalam dokumen.  Dokumen  ini  berisi  kumpulan dari  tweet.  Seperti  pada  Tabel  1,  jumlah kolom dalam DTM menunjukkan banyaknya  kata  yang  didapatkan  dari tahap  preprocessing,  sedangkan  jumlah
baris  tweet  menggambarkan  banyaknya tweet.
Angka  7  pada kolom  Kata  1  dan baris  Tweet  3  berarti  bahwa  kata  ke-1 memiliki  frekuensi  sebanyak  7  pada dokumen Tweet 3 dan seterusnya.
Tabel 1. DTM No Kata 1 Kata 2 Kata 3 Kata 4 Kata 5 Tweet1 Tweet2 Tweet3 Tweet4 Tweet5 10 4 7 0 … 5 9 9 10 … 16 10 3 3 … 5 20 2 5 … 2 15 8 7 …

## Seleksi Fitur
Dimensi  dari  sebuah  kumpulan teks  dikurangi  dengan  menghapus  kata- kata  yang  tidak  menggambarkan  isi  dari dokumen  sehingga  proses  klasifikasi lebih  akurat.  Dari  hasil  DTM  tersebut, kata-kata  yang  dikurangi  adalah  yang memiliki  frekuensi  yang  rendah  dengan tujuan  untuk  meningkatkan  akurasi  dari klasifikasi  yang  dilakukan.  Kata  4  pada Tabel 2 memiliki frekuensi sebanyak 25, berarti  bahwa  memiliki  frekuensi  yang rendah  daripada  kata  1,  kata  2,  kata  3, dan  lain  sebagainya.  Akibatnya,  kata  4 tersebut dihilangkan.
Tabel 2. Tabel Frekuensi No Kata Frekuensi (f) 1 2 3 4 5 Kata 1 Kata 2 Kata 3 … Kata … 38 58 29 … … Analisis Sentimen Naïve Bayes Classifier
Ada  dua  tahap  dalam  klasifikasi teks pada metode Naïve Bayes Classifier, yaitu  tahap  pembelajaran  dan  tahap klasifikasi.
1. Proses  Pembelajaran  Naïve  Bayes
Classifier Pada proses pembelajaran, data latih digunakan dan dilakukan
perhitungan  nilai  ln  probabilitas  untuk setiap term yang ada. Rumus probabilitas dapat dilihat pada (1). (1) Kasus atau penelitian yang memiliki  data  dalam  jumlah  banyak, tidak  dapat  teratasi  dengan  persamaan tersebut.  Karena  persamaan  ini  memiliki nilai  probabilitas  yang  sangat  kecil  dan keterbacaan oleh sistem terganggu Sehingga  dilakukan  proses  normalisasi nilai  dengan  menggunakan  fungsi  log natural  (ln)  dan  persamaan  dapat  dilihat pada (2).
(2)
Dimana: 𝐶𝑘 : kelas positif atau negatif 𝑤 : kata dalam frekuensi
𝑓 : frekuensi kata yang muncul 𝑓𝑤 : frekuensi kata data latih
1 : additive smoothing (menghindari frekuensi kata nol) 2. Proses Klasifikasi Naïve Bayes Classifier Tahap terakhir dalam proses klasifikasi ini adalah menghitung probabilitas  setiap  kelas  pada  tweet. Hasil  klasifikasi  yang  ditentukan  adalah dari perhitungan probabilitas yang memiliki nilai terbesar. Persamaan probabilitas  klasifikasi  ini  dapat  dilihat pada (3).
(3)
Dimana:
𝐶𝑘 : kelas positif atau negatif 𝑡 : tweet
𝑤 : kata data latih 𝑦 : kata data uji yang ada pada data latih
𝑥 : kata pada data uji yang tidak ada pada data latih 𝑙𝑛𝑃𝑦 : Ln probabilitas kata yang terdapat pada data latih 𝑓𝑥 : frekuensi kata data uji yang tidak ada pada data latih 𝑓𝑤 : frekuensi kata data latih
Analisis Faktor Analisis faktor digunakan untuk mengidentifikasi  faktor  yang  memiliki jumlah relatif kecil yang dapat digunakan untuk  menjelaskan  variabel  yang  saling berhubungan  dalam  jumlah  yang  banyak Variabel-variabel  dalam  satu  faktor tersebut  memiliki  korelasi  yang  tinggi, sedangkan  variabel-variabel  yang  berada pada  faktor  lain  memiliki  korelasi  yang relatif  rendah.  Berikut  merupakan  tiga fungsi analisis faktor, yaitu [7]:
1. Dimensi-dimensi  yang  mendasar diidentifikasi  dan  dapat  dijelaskan sebagai  korelasi  dari  serangkaian variabel.
2. Variabel-variabel  baru  yang  kecil diidentifikasi  untuk  menggantikan variabel  yang  tidak  berkorelasi  dari serangkaian variabel asli yang berkorelasi. 3. Beberapa variabel kecil diidentifikasi  dari  sejumlah  variabel yang banyak untuk dianalisis multivariate lainnya. Metode  analisis  faktor  yang  dipakai pada  penelitian  ini  adalaha  PCA. PCA  merupakan  teknik  analisis faktor  dimana  beberapa  faktor  yang akan terbentuk adalah berupa variabel yang belum dapat ditentukan sebelum
analisis
dilakukan.  Gambaran  umum  PCA
dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. PCA
Metode  PCA  digunakan untuk masing-masing  sentimen  positif  dan negatif dalam bentuk frekuensi kata. Masing-masing frekuensi kata dilakukan  perhitungan  vektor  rata- rata. Setelah vektor rata-rata didapatkan,  dilakukan  perhitungan untuk selisih matriks dari vektor asal dan  vektor  rata-rata.  Dari  hasil selisih  matriks  tersebut,  dihitung
matrix  kovarian  dengan  persamaan (4).
𝐴 = 𝑌 𝑇 𝑥 𝑌 (4)
Dimana: 𝐴 : Matriks kovarian 𝑌 𝑇 :  Selisih  matriks  vektor  asal  dan vektor rata-rata (transpos) 𝑌 :  Selisih  matriks  vektor  asal  dan vektor rata-rata Setelah menghitung matriks kovarian,  maka  langkah  selanjutnya mencari nilai eigen dan vektor eigen dari  hasil  matriks  kovarian  tersebut. Hasil  dari  nilai  eigen  tersebut diurutkan  dari  hasil  paling  besar hingga  kecil.  Langkah  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan  nilai PC  yang  akan  digunakan  sebagai faktor penentu dalam pengelompokannya  dan  perhitungan tersebut dapat dilihat pada persamaan (5).
𝑃𝐶 = ( 𝑌𝑥𝑣 )                       (5)
Dimana: 𝑃𝐶 : Principal Component 𝑌 : Selisih matriks vektor asal dan vektor rata-rata 𝑣 : Nilai eigen

## Pengembangan Program
1. Pengambilan  Data  dan  Text  Mining Pengguna  melakukan  pengambilan data yang digunakan sebagai data uji melalui  Twitter  API  dan  diperoleh data  tweet.  Data  disimpan  ke  dalam bentuk  file  CSV.  Data  tersebut dilakukan  proses  preprocessing  oleh sistem  yang  terdiri  dari  tahap  case folding,  tokenizing,  filtering  dan stemming dengan menggunakan library yang disediakan oleh Python. Setelah  tahap  preprocessing  selesai, maka  dilakukan  tahap  seleksi  fitur dengan  menghilangkan  kata  yang memiliki  jumlah  huruf  kurang  dari tiga.
2. Analisis Sentimen
Setelah  tahap  pengambilan  data  dan proses  Text  Mining  (preprocessing dan  seleksi  fitur)  selesai,  maka dilakukan  klasifikasi  tweet  terhadap data uji dengan menggunakan persamaan  dalam  metode  Naïve Bayes Classifier yang sudah dijelaskan  sebelumnya.  Perhitungan tersebut dilakukan dengan menggunakan  library  Numpy  yang disediakan oleh Python. 3. Analisis Faktor Setelah tahap analisis sentimen selesai,  maka  dilakukan  perhitungan analisis  faktor  dengan  dari  seleksi fitur yang berbentuk DTM sebelumnya. Dari seleksi fitur tersebut dilakukan  penentuan  jumlah  faktor dan dilakukan pengelompokkan
variabel.
4. Validasi Pakar Hasil klasifikasi sentimen dan analisis faktor akan di validasi oleh pakar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun  beberapa  penelitian terdahulu  yang  memiliki  hubungan dengan  analisis  sentimen  pada  media sosial.  Analisis  sentimen  dilakukan terhadap  kualitas  tempat  wisata,  data yang digunakan berasal dari API Google Maps  yang  terdapat convert  emoticon emoticon pada  tahap preprocessing [8]. Penelitian  ini  menghasilkan  persentase sentimen  positif  dan  negatif  sama dengan  penelitian  sebelumnya  [1]  dan metode NBC berhasil mengklasifikasikan  suatu  opini  berupa kelas positif dan negatif secara akurat. Penerapan penelitian text mining  juga  diaplikasikan  pada  review film  menggunakan  algoritma  Support Vector Machine [9], dimana data diambil dari  komentar  masyarakat  di  media sosial  Twitter  tentang  film  popular  pada tahun  2016.  Data  tersebut  berupa  file CSV  yang  diambil  melalui  Twitter  API dengan proses crawling. Dataset berjumlah  3000  tweets.  Klasifikasi sentimen dibagi menjadi tiga, yaitu opini positif,  negatif  dan  netral.  Hasil  dari penelitian ini adalah klasifikasi
berdasarkan kata kunci yang dimasukkan user  dan  pengujian  dengan  algoritma Support  Vector  Machine  lebih  akurat menggunakan  jumlah  data  latih  yang banyak.
Metode  K-Means  Clustering juga  dilakukan  dalam  analisis  sentimen untuk  automasi  penentuan  tren  topik skripsi,  penelitian  ini  dihasilkan  bahwa algoritma  K-Means  Clustering  terbukti dapat membantu
proses pengelompokkan  berbagai  topik  skripsi yang  ada  sehingga  diperoleh  informasi yang  sesuai  untuk  tren  penelitian Universitas  dari  tahun  ke  tahun  [10]. Penelitian analisis sentimen juga diaplikasikan      ke      dalam    jasa  ojek online  menggunakan  klasifikasi  Naïve Bayes          Classifier          [11].          Data yang dikumpulkan adalah sebanyak 3000 data bersumber dari mention masyarakat tentang  gojek  dan  grab  dari  akun @gojekindonesia  dan  @GrabID.  Pada penelitian  ini  dihasilkan  persentase akurasi pada klasifikasi.
Penelitian analisis sentimen terhadap  suatu  produk  juga  dilakukan menggunakan klasifikasi algoritma Naïve Bayes  Classifier  [12].  Pengumpulan  data dilakukan dengan menarik data tweet dari server  Twitter  menggunakan  API.  Data tweet tersebut disimpan kedalam MongoDB.  Dihasilkan  tiga    kategori pada  data  Twitter,  yaitu  kategori  positif, negatif dan netral.
Penelitian  serupa,  yaitu  analisis sentimen  terhadap  pemerintahan  Jokowi Pemerintahan  tersebut  dalam  bidang politik,  ekonomi  dan  hukum.  Hasilnya hanya  sentimen  positif  dan  sentimen negatif  maka  untuk  bidang  politik  dan ekonomi  sentimen  positif  lebih  tinggi, sedangkan  untuk  bidang  hukumsentimen negatif  lebih  tinggi  [13].  Media  sosial instagram  juga  diteliti  dengan  kasus cyberbullying,  untuk  mengetahui  setiap sentimen  komentar  tersebut,  penelitian ini  menggunakan  fitur  Term  Frequency- Inverse Document Frequency dan metode klasifikasi  Support  Vector  Machine. Hasil  yang  didapatkan  adalah  klasifikasi berupa  kelas  positif  dan  negatif  dari
cyberbullying, serta menampilkan akurasi yang baik [14]. Telah dihasilkan sistem implementasi text  mining untuk  analisis opini  publik  terhadap  elektabilitas  calon presiden  2019  melalui  media  sosial Twitter  yang  memberikan  hasil  yang cukup  baik,  pengujian  hasil  dilakukan dengan metode white box dan black box . Metode white  box dilakukan  dengan menguji  apakah  sistem  pada  program berjalan  sesuai  dengan  perhitungan algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  yang sudah  dijelaskan  sebelumnya  atau  tidak dan dengan dilakukan perhitungan akurasi  setiap  topik  dengan  persamaan (6). (6) Dimana Akurasi  Topik  n  :  Akurasi  sentimen setiap topik ∑ 𝑛𝑛 : Jumlah klasifikasi benar  tweet data uji negatif ∑ 𝑝𝑛 :  Jumlah  klasifikasi  benar  tweet data uji positif
𝐶𝑛 :  Jumlah  keseluruhan  tweet  data  uji Nilai akurasi setiap topik didapatkan
Jika  akurasi  setiap  sentimen  per  topik sudah dihitung, maka dilakukan perhitungan  untuk  akurasi  keseluruhan topik dengan persamaan (7).
(7)

## Hasil Analisis Sentimen
Hasil preprocessing dapat menghilangkan  format-format  karakter yang  tidak  diinginkan,  menghilangkan stopword  dan  mengubah  beberapa  kata yang  memiliki  imbuhan  menjadi  kata dasar.  Namun  hasil  preprocessing  ini memiliki kelemahan atau kurang sempurna  karena  tidak  bisa  mengontrol singkatan,  bahasa  lokal,  lebay  dan  tata bahasa  yang  tidak  benar.  Selain  itu kekurangan dari proses preprocessing ini adalah  waktu  eksekusi  yang  kurang
cepat, dimana untuk setiap tweet dibutuhkan waktu kurang lebih 0.37 detik hingga  proses  preprocessing  selesai.  Hal ini mengakibatkan eksekusi untuk keseluruhan  data  latih  positif  ‘Jokowi’ berjumlah  3.642  memakan  waktu  15,7 menit,  negatif  ‘Jokowi’  berjumlah  2.885 memakan  waktu  12,86  menit,  positif ‘Prabowo’  sebanyak  1.836  memakan waktu 17,2 menit  dan  negatif ‘Prabowo’ berjumlah  2.214  memakan  waktu  11,65 menit.

## Hasil Klasifikasi
Hasil  klasifikasi  dikatakan  baik untuk  mengklasifikasikan  data  uji,  dan diuji  dengan  perhitungan  akurasi.  Angka akurasi menunjukkan probabilitas keberhasilan sistem dalam mengklasifikasikan  tweet  yang  dihitung dari  perbandingan  jumlah  klasifikasi yang benar terhadap seluruh data sampel. Akurasi  topik  ‘jokowi’  dapat  dihitung sebagai berikut:
% 70 , 89 % 100 1214 1076 ' ' =  = jokowi ik Akurasitop
Sedangkan pada topik ‘prabowo’,  akurasi  dihitung  sebagai berikut:
% 09 , 84 % 100 613 543 ' ' =  = prabowo ik Akurasitop
Dari  kedua  data  tersebut,  keseluruhan akurasi dapat dihitung sebagai berikut:
% 89 , 86 % 100 2 84.09 + 89.70 ' Re =  = i rataakuras
Tingkat  akurasi  klasifikasi  total dari  penelitian  yang  terdiri  sentimen Jokowi  dan  Prabowo  positif  dan  negatif adalah  86.89%.  Artinya,  86.89%  dari hasil klasifikasi sesuai dengan karakteristik sentimen. Akurasi ini
bergantung  pada  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  dan  kualitas  data  latih  yang
ada.  Semakin  bertambah  data  latih  maka tweet  yang  terkumpul  semakin  variatif dan  banyak  istilah-istilah  yang  dapat mempengaruhi  klasifikasi  besar  pula akurasi  yang  didapatkan.  Hal  yang  perlu diperhatikan  pula  adalah  keberadaan sentimen netral. Sentimen netral diartikan  sebagai  data  yang  tidak memiliki sentimen. Sebagian besar sentimen  netral  berisi  seperti  hal-  hal yang berkaitan dengan promosi, pemberitahuan  ataupun  kegiatan.  Dalam penerapannya  pula,  sentimen  netral sangat mengganggu karena tidak dibutuhkan  dalam  klasifikasi  sentimen positif dan negatif.

## Hasil Analisis Faktor
Hasil  DTM  digunakan  untuk analisis  faktor.  DTM  memiliki  frekuensi kemunculan  yang  banyak  pada  tweet yang  berbeda-beda.  Selanjutnya,  kata yang  memiliki  frekuensi  dalam  bentuk matrix  dilakukan  perhitungan  analisis faktor  menghasilkan  nilai  komponen (PC) yang menjadi acuan dalam penentuan pengelompokkan suatu faktor setiap  tweet  yang  berada  sesuai  dengan nilai PC yang paling tinggi.
Pada  penelitian  ini  masing- masing  sentimen  per  topik  dihasilkan  20 faktor  yang  sudah  diinterpretasikan  oleh pakar.  Sentimen  Jokowi  negatif  yakni tentang  politik,  sifat  etika,  perkataan yang  kasar,  penghinaan  pendidikan, penyebaran  pidato  hoax,  permusuhan pasangan  calon,  agama,  politikus  yang munafik,  perasaan,  bahaya  provokasi, hoax, kewaspadaan strategi, rakyat jelata, sifat cebongers, teroris santri,
kriminalisasi, kondisi perhutangan, fitnah dalam  demo,  dana  hibah  desa  dan kekalahan  dan  kampanye.  Sentimen Jokowi  positif  yakni  tentang  prestasi ekonomi, kualitas maritime, etika berdemokrasi,
elektabilitas partai, kebijaksanaa,  sifat  merangkul  semua, rumah  yang  sempurna,  berbahasa  baik dan  benar,  optimis  untuk  menang, kemenangan  survey,  pemilihan  jokowi, kemenangan partai, infrastruktur,
kompetisi turnamen,
perevolusian,
apresiasi  impor,  swasembada  pangan, pembangunan  desa,  birokrasi  debat jokowi dan program proyek jokowi. Sedangkan  sentimen  Prabowo
negatif yakni tentang keagamaan, emosional,  demo  joget  dalam  debat, penghinaan kemenkeu, swasembada tanah,  halusinasi  argument,  kalimat pembodohan,  pembulian  terhadap  para kecebong, berita hoax, ,menyakiti menkeu, ketidakadilan oposisi, kekuasaan  yang  konyol,  fitnah  tentang revolusi, perbohongan koalisi, kemunafikan,  perkataan  kasar,  korupsi partai, sandiwara pribadi, persepsi argument  dan  etika  debat.  Sentimen Prabowo positif yakni tentang pembicaraan baik, sosialisasi anak muda, kerukunan,  berdoa,  kampanye,  pribadi yang ganteng dan mandiri, penghormatan, konsisten dalam komitmen,  melantik  tentara,  berprestasi, kabinet  bangga  kepada  pilpres,  sejarah pertahanan  yang  bagus,  emak-emak bagus, elektabilitas partai, komando pilot yang  tulus,  semangat  mengkritik  lawan, martabat  yang  mantap,  jendral  yang menguasai lapangan, debat bangsa, sujud dan syukur selalu.

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan uji coba yang dilakukan terhadap sistem analisis opini publik terhadap elektabilitas calon Presiden 2019, dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut.
1. Sistem berhasil mengumpulkan tweet secara realtime. 2. Teknik preprocessing untuk membersihkan  tweet  asli  dilakukan dengan baik.
3. Seleksi  fitur  berhasil  dilakukan, yakni  menghapus  jumlah  kata  yang kurang dari tiga.
4. Metode  Naïve  Bayes  Classifier berhasil dilakukan dengan menghitung  nilai  ln  probabilitas untuk mengklasifikasikan tweet yang  bersentimen  dengan  hasil  uji akurasi  89.70%  untuk  topik  jokowi,
84.09%  untuk  topik  prabowo  pada
1.352  tweet  dan  rerata  akurasi 86.89% pada 3.528 tweet SARAN Sistem berhasil mengelompokkan faktor berdasarkan nilai PC yang paling besar dengan teknik analisis  faktor  yang  mengelompokkan kata-kata dalam dimensi yang lebih kecil dan  diperlukan  masukan  jumlah  faktor oleh  user  agar  dapat  memberikan  hasil yang maksimal

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pramono,  A.,  Indriati,  R.  & Nugroho,  A.,  2017.  Sentiment Analysis Tokoh Politik Pada Twitter.  Seminar  Nasional  Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, Volume 1 No 1, pp. 189-194.
[2] Nurhuda,  F.,  Sihwi,  S.  W.  & Doewes, A., 2013. Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap Calon  Presiden  Indonesia  2014 Berdasarkan  Opini  Dari  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. ITSMART: Jurnal  Teknologi  dan  Informasi, pp. 35-42. [3] Koncz,  P.  &  Paralic,  J.,  2011.  An approach  to  feature  selection  for sentiment analysis. Poprad, Slovakia: IEEE International Conference on Intelligent Engineering Systems. [4] Indriani, A., 2014. Klasifikasi Data Forum dengan menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Classifier. Jurnal Fakultas Hukum UII, pp. G- 6.
[5] Pradhan, V. M., Vala, J. & Balani,
P.,  2016.  A  Survey  on  Sentiment Analysis  Algorithms  for  Opinion Mining.  International  Journal  of Computer Applications, pp. 133(9):7- 11. [6] Ameriksa, S. & Nurhidayah, 2014. Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Kinerja  Kemitraan Bisnis PT PLN. Jurnal Manajemen
dan Akuntansi, p. 3(2). [7] Ary,  M.,  2016.  Analisis  Faktor Pemilihan  Program  Studi  Untuk Meraih Keunggulan Bersaing. Jurnal Informatika, 3(1), pp. 83-84 [8] Wilianto,  L.,  Pudjiantoro,  T.  H.  & Umbara,  F.  R.,  2017.  Analisis Sentimen Terhadap Tempat Wisata Dari Komentar Pengunjung Dengan Menggunakan Metode Naive  Bayes  Classifier  Studi Kasus Jawa Barat. Prosiding SNATIF, pp. 439-448. [9] Rahutomo,  F.,  Saputra,  P.  Y.  & Fidyawan, M. A., 2018. Implementasi  Twitter  Sentiment Analysis  Untuk  Review  Film Menggunakan  Algoritma  Support Vector Machine. Jurnal Informatika  Polinema,  4(2),  pp. 93-93. [10] Prilianti,  K.  R.  &  Wijaya,  H., 2014.  Aplikasi  Text  Mining  untuk
Automasi  Penentuan  Tren  Topik Skripsi  dengan  Metode  K-Means
Clustering.  Jurnal  Cybermatika,  p. 2(1). [11] Nugroho,  G.,  Chrisnanto,  Y.  H.  & Wahana  ,  A.,  2016.  Analisis Sentimen  Pada  Jasa  Ojek  Online Menggunakan Metode Naive Bayes.  Prosiding  SNST  Fakultas Teknik, 1(1). [12] Retnawiyati,  E.,  M.Kom,  F.  M.  & Negara,  M.Kom,  E.  S.,  2016.
Analisis  Sentimen  Pada  Data
Twitter dengan Menggunakan Text Mining terhadap Suatu Produk. [13] Budi,  I.  &  Yislam,  2015.  Analisis Sentimen  Masyarakat  Terhadap Pemerintahan Jokowi Menggunakan Data Twitter. [14] Luqyana, W. A., Cholissodin, I. & Perdana  ,  R.  S.,  2018.  Analisis Sentimen Cyberbullying pada Komentar Instagram dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine.  Jurnal  Pengembangan
Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer 2(11), pp. 4704-4713 .