## Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 dengan Algoritma Naïve Bayes
Muhammad Raihan Fais Sya’ bani * , Ultach Enri, Tesa Nur Padilah
Fakultas Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang, Kabupaten Karawang, Indonesia Email: 1,* muhammad.raihan18129@student.unsika.ac.id, 2 ultach@staff.unsika.ac.id, 3 tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhammad.raihan18129@student.unsika.ac.id Submitted 05-04-2022 ; Accepted 15-04-2022 ; Published 29-04-2022

## Abstrak
Presiden Indonesia saat ini telah memegang jabatan yang sama selama 2 periode secara berturut – turut yang mana pada dasar peraturan untuk menjadi calon presiden sudah tidak bisa mencalonkan kembali menjadi presiden, dalam hal itu banyak lembaga survei yang telah mengeluarkan hasil survei terhadap beberapa tokoh yang memiliki elektabilitas untuk bisa menjadi calon presiden, berdasarkan  hal tersebut juga banyak warganet yang menyampaikan pendapat, dari pendapat tersebut bisa dibuat kesimpulan mengenai sentimen warga masyarakat terhadap suatu tokoh bakal calon presiden tersebut dengan menggunakan metode Knowledge Discovery from Data dengan menggunakan algoritme naïve bayes dan perhitungan skor sentimen dengan harapan dari penelitian ini bisa memberikan bahan referensi kepada  masyarakat  dalam  memilih  presiden  di pilpres  yang  akan datang.  Hasil dari  penelitian  ini mendapatkan kesimpulan  bahwa warganet memiliki sentimen positif terhadap setiap tokoh bakal calon presiden yang akan datang. Kemudian untuk hasil evaluasi dari algoritme naïve bayes yang didapatkan dari dataset pertama adalah 73,68 akurasi dan AUC 0,74 pada fold ke-7, dataset kedua adalah 71,43 untuk akurasi dan AUC 1,0 pada fold ke – 5, untuk dataset ketiga nilai akurasi yang didapat 60% dan AUC 0,92 pada fold ke-1, dan untuk dataset terakhir nilai akurasi yang didapatkan adalah 62,5% dan AUC 0,65 pada fold ke-3.
Kata Kunci: Bakal Calon Presiden; Pilpres; Knowledge Discovery from Data; Naïve bayes; Skor Sentimen

## Abstract
President of Indonesia right now had been in position as president on 2 period in a row in this situation based on regulation President of Indonesia right now can’t be candidate in the next election and based on this reason a lot of survey agency made some survey of some public figure that have good electability that could be candidate in the next election and for some reason a lot of netizen Indonesia made  a  comment  on  media  social  such  as  twitter,  based  on  this  comment  conclusion  can  made  drawn  by  sentiment  analysis  with knowledge discovery from data method with naïve bayes algorithm and sentiment score with the output of this research can give more knowledge to people for make a choice in next president election. The result of this research can made concluded that all public figures that had good electability before had good sentiment. For the evaluation result of naive bayes algorithm from first dataset is 73,68 for accuration and 0,74 for AUC at the seventh fold, on second dataset number of accuracy is 71,43 and AUC is 1,0 at the fifth fold, at the third dataset the number of accuracy is 60% and AUC is 0,92 at the first fold, and for the last dataset number of accuracy is 62,5% and AUC is 0,65 at the third fold.
Keywords : President candidate; President election; Knowledge discovery from data; Naïve bayes; Sentiment score

## 1. PENDAHULUAN
Presiden  merupakan  seseorang  yang  bertindak  sebagai  pemimpin  dalam  suatu  negara  dengan  tugasnya  yaitu  sebagai kepala  negara  dan  kepala  pemerintahan.  Selama  76  tahun  Negara  Indonesia  telah  berdiri,  negara  ini  dipimpin  oleh beberapa orang berbeda seperti Dr. Ir. H. Soekarno (1945 – 1967), Jendral TNI H.M. Soeharto (1967 – 1998), Prof. Dr. Ing. B. J. Habibie (1998 – 1999), K. H. Abdurrahman Wahid (Gusdur) (1999 – 2001), Megawati Soekarnoputri (2001 – 2004), Susilo Bambang Yudhoyono (2004 – 2009, 2009 – 2014), dan yang menjabat saat ini Ir. H. Joko Widodo (2014 – 2019, 2019  – Sekarang)  [1]. Presiden di Indonesia dipilih melalui masyarakat dengan melalui proses demokrasi yaitu pemilihan  presiden  (pilpres)  yang  dilaksanakan  setiap  5  tahun  sekali.  Menjadi  seorang  presiden  memiliki  beberapa persyaratan  yang  dimana  persyaratan  tersebut  adalah  seseorang  tidak  diperbolehkan  menjadi  presiden  apabila  orang tersebut  sebelumnya  telah menjadi  presiden  selama  2 periode  secara  berturut  –  turut  [2],  yang dalam  hal  ini  presiden Indonesia saat ini sudah tidak bisa mencalonkan kembali menjadi Presiden pada pilpres selanjutnya yang akan terlaksana pada tahun 2024.
Berdasarkan  tersebut  banyak  bermunculan  survei  elektabilitas  terhadap  beberapa  tokoh  publik  yang  memiliki elektabilitas baik yang menjadikan tokoh ini bisa dijadikan bakal calon presiden Indonesia di pilpres pada tahun 2024. Pada hasil dari beberapa survei tersebut memiliki hasil yang cukup beragam dimana peneliti mengambil 3 hasil survei dari lembaga survei berbeda yang ditemukan pada suatu lini berita yang memiliki judul “Zulhas Didorong Nyapres 2024, Survei Membuktikan...”[3]–[5]. Dari hasil ketiga survei tersebut peneliti melakukan pengambilan nilai rata  – rata dari ketiga survei tersebut dengan hasilnya empat tokoh publik dengan nilai rata  – rata elektabilitas terbesar adalah Ganjar Pranowo 19,2%, Anies Baswedan 14,2%, Prabowo Subianto 14%, Ridwan Kamil 9,84%. Dari hasil survei tersebut dan juga adanya lini berita yang sudah mempublikasi berita tersebut memiliki adanya kemungkinan penyampaian pendapat masyarakat atas hasil survei tersebut dengan media sosial.
Pengguna media sosial yang ada pada Indonesia saat ini sudah mencapai 170 juta pengguna di awal tahun 2021, dengan media sosial yang cukup favorit adalah twitter dengan pembuktiannya dengan hasil dari survei bahwa Indonesia menempati sebagai posisi ke-6 dengan peringkat dunia penggunaan twitter, selain dari itu di Indonesia pengguna dengan
jenjang umur 16 – 64 tahun mencapai tingkat 63,6% yang bersesuaian dengan sudah layak menjadi pemilih dalam pilpres [6].
Karena banyaknya pendapat yang disampaikan dari warganet Indonesia khususnya di media sosial twitter ini akan menghasilkan berbagai macam reaksi, maka dari hal itu diharapkan dari penyampaian pendapat ini dapat ditarik sebuah kesimpulan dari akumulasi reaksi pendapat warganet Indonesia dengan menggunakan metode sentimen analisis algoritme naïve bayes .
Berdasarkan hal tersebut banyak beberapa peneliti yang telah melakukan penelitian di bidang tersebut salah satu penelitian  yang  mendukung  penelitian  ini  adalah  penelitian  dengan  judul  “ Top  10  Algorithm  in  Data  Mining ”  yang memberikan kesimpulan bahwa algoritme naïve bayes ini termasuk kedalam top 10 algorime [7], kemudian penelitian lainnya  yang  dilakukan  oleh  Yerik  Afrianto  Singgalen  dengan  penelitiannya  yang  berjudul  “Pemilihan  Metode  dan Algoritma dalam Analisis Sentimen di Media Sosial : Sistematik Literature Review” dengan metodenya adalah sistematik literature  review  untuk melakukan  pencarian  terhadap  beberapa  penelitian  tertentu dengan  hasilnya  disebutkan bahwa algoritme naïve bayes ini merupakan algoritme yang cukup dominan digunakan untuk penelitian analisis sentimen pada media sosial [8], yang dimana dalam hal ini bersesuaian dengan pengajuan penelitian ini.
Selain itu banyak juga beberapa peneliti yang telah melakukan penelitian pada bidang ini seperti penelitian yang dilakukan oleh Yulita dan kawan – kawan pada analisis sentimen opini masyarakat terhadap vaksin covid – 19 dengan menggunakan algoritme naïve bayes yang menghasilkan opini masyarakat lebih cenderung ber sentimen positif dengan opini  positif  memiliki  persentase  sebesar  60,3%,  untuk  negatif  5.4%,  dan  netral  sebesar  34,4%.  Kemudian  hasil  dari penggunaan algoritme ini menghasilkan akurasi sebesar 0,93 atau 93% [9].
Penelitian  lainnya  dilakukan oleh  Muzaki  dan  Witanti  yang  melihat  sentimen  masyarakat  terhadap  pemerintah mengenai pelaksanaan pilkada pada tahun 2020 dengan adanya wabah covid  – 19. Data yang didapatkan oleh Muzaki didapatkan pada media sosial twitter  dengan hasil evaluasi dari penggunaan algoritme naïve bayes untuk data training adalah 92,3%, validation 50,79%, data testing 54,1% [10].
Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  Winda  dan  kawan  –  kawan  adalah  melakukan  analisa  sentimen  pada  opini masyarakat terhadap vaksinasi covid – 19 dengan algoritme naïve bayes dengan data yang digunakna berasal dari twitter yang didapatkan total jumlah data sebanyak 3.780 tweet . Hasil evaluasi dari penelitian ini berupa opini masyarakat yang dominan terhadap sentimen positif sebesar 2.278 (60,3%), netral 1.299 (34,4%), dan negatif 203 (5,4%). Kemudian nilai evaluasi yang didapatkan setelah menggunakan algoritme naïve bayes adalah 0,93 (93%) [9].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Santoso dan Nugroho mengenai analisis sentimen yang dilakukan terhadap calon presiden Indonesia pada tahun 2019 yang menggunakan sumber data dari media sosial facebook . Pengumpulan data pada media sosial tersebut dilakukan dengan menggunakan syarat dari tanggal 17 April 2019 hingga 22 May 2019. Hasil dari penelitian ini membuktikan bahwa Joko Widodo memiliki polaritas sentimen yang lebih unggul daripada Prabowo Subianto [11].
Berdasarkan  penjelasan  tersebut  penelitian  ini  akan  dilakukan  sebuah  analisa  sentimen  terhadap  bakal  calon presiden 2024 dengan menggunakan algoritme naïve bayes yang nantinya hasil penelitian ini dapat dimanfaat masyarakat sebagai bahan referensi dalam memilih pemimpinnya di kemudian hari pada tahun 2024.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada proses penelitian ini peneliti menggunakan metode Knowledge Discovery from Data dengan tahapannya yakni Data Cleaning,  Data  Transformation,  Data  Mining,  Pattern  Evaluation, dan Knowledge  Presentation .  Selain  penggunaan metode tersebut ditambahkan satu tahapan metode yakni Data Collection yang bertujuan untuk melakukan pengumpulan data pada media sosial twitter . Untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mudah akan diberikan keterangan gambar dari alur penelitian ini pada gambar 1.

## 2.1 Data Collection
Untuk menunjan penelitian ini diperlukan data cuitan dari warganet yang berasal dari media sosial twitter , maka dari itu dilakukan pengumpulan data dengan menggunakan API yang telah disediakan oleh pihak twitter dengan bantuan dari library tweepy dari bahasa pemrograman python. Pengumpulan data ini dilakukan dengan menggunakan beberapa aturan seperti waktu cuitan yang dibatasi pada tanggal 1 Agustus 2021 sampai dengan 3 Februari 2022. Selain aturan tersebut peneliti menggunakan hashtag atau tagar untuk mempersempit pencarian data yang diperlukan. Untuk penggunaan rumus tagar yang digunakan terdapat persamaan 1.
(#capres2024 AND (#ganjarpranowo OR #aniesbaswedan OR #prabowo OR #ridwankamil)
(1)

## 2.2 Data Cleaning
Dikarenakan  data  yang  dikumpulkan  pada  penelitian  adalah  data  langsung  yang  ditemukan  pada  media  sosial  twitter ditakutkan  ada  beberapa  data  yang  masih  bersifat  kotor  dan  diperlukan  pembersihan  data  lebih  lanjut,  maka  dari  itu peneliti melakukan pembersihan dengan beberapa tahapan yang akan dilalui sebagai berikut:

## 2.2.1 Penghapusan Link, Hashtag(#), dan At(@)
Terkadang pada suatu cuitan warganet masih banyak terdapat sebuah link seperti ini https://t.co/do53YD4avs , ataupun hashtag yang dimana proses sebelumnya peneliti melakukan pencarian dari sebuah cuitan dengan menggunakan tagar maka dari itu pasti akan terdapat sebuah tagar pada data yang akan digunakan seperti #Capres2024, selain dari kedua hal tersebut warganet masih melakukan penandaan terhadap beberapa akun lainnya seperti @ganjarpranowo. Dalam hal ini ketiga hal tersebut dapat mengganggu proses analisa yang akan dilakukan.

## 2.2.2 Perbaikan Ejaan
Pada  proses  pembersihan  selanjutnya  masih  banyak  ditemukan  dari  data  yang  tidak  menggunakan  ejaan  yang disempurnakan  (EYD),  maka  dalam  hal  ini  perlu  diperbaiki  untuk  mengurangi  ambiguitas  pada  proses  penelitian  ini. Proses ini nantinya akan dibantu oleh guru bahasa indonesia tingkat SMA.

## 2.2.3 Pelabelan Data
Penelitian  yang  akan  dilaksanakan  nantinya  menggunakan  metode  klasifikasi,  yang  dimana  akan  dilakukan  proses pemetaan  suatu  himpunan  atribut  objek  pada  label  kelas  tertentu.  Dikarenakan  penggunaan  metode  tersebut  maka diperlukan suatu label kelas dan dikarenakan data yang didapatkan masih bersifat mentah maka akan dilakukan pelabelan yang akan divalidasi oleh guru bahasa indonesia tingkat SMA sebagai ahli tata bahasa Indonesia.

## 2.2.4 Penghapusan Data Duplikat
Pada beberapa cuitan terdapat beberapa akun yang melakukan cuitan ulang terhadap cuitan yang pernah diposting oleh user lain sebelumnya ataupun ada beberapa cuitan yang diposting lebih dari satu kali oleh akun yang sama, dikarenakan hal tersebut mengakibatkan adanya data duplikat yang akan mengakibatkan hasil dari proses penelitian ini menjadi kurang baik, maka dari itu akan dilakukan penghapusan data duplikat tersebut.

## 2.2.5 Penghapusan Tanda Baca dan Perubahan Lowercase
Walaupun sudah melewati  tahap pembersihan data pertama masih terdapat data yang memiliki tanda baca yang harus dihapus selain itu juga dilakukan perubahan bentuk huruf menjadi lowercase (huruf kecil) dilakukan agar menyamakan bentuk huruf dari setiap kalimat [12].

## 2.2.4 Menghapus Stopword
Terdapat  beberapa  kalimat  yang  tidak  terlalu  memiliki  arti  dalam  suatu  kalimat  yang  dalam  hal  ini  juga  dapat mempermudah dalam proses komputasi pada data mining maka bentuk kata ( stopword ) seperti ini akan dihapus [12].

## 2.2.5 Stemming
Pada suatu cuitan terdapat beberapa kata yang sudah ditambahkan afiks yang dalam hal ini akan menambahkan keragaman kamus kata, maka dalam hal ini kata tersebut diubah menjadi bentuk baku atau dasarnya dengan menggunakan metode stemming [12].

## 2.3 Data Transformation
Pada proses data yang telah melalui pembersihan tersebut masih bersifat tekstual sementara pada tahapan data mining diperlukan data yang bersifat numerik maka dari itu  diperlukan proses perubahan data dengan menggunakan beberapa metode sebagai berikut

## 2.3.1 Transformasi Atribut
Pada  prosesnya  peneliti  menggunakan  sebuah  metode  yang  dapat  merubah  kumpulan  teks  menjadi  sebuah  numerik menggunakan sebuah metode term frequency – inverse document frequency (TF – IDF). TF – IDF adalah sebuah metode
gabungan antara metode TF dan IDF yang dimana TF adalah rasio dari jumlah suatu kata pada kalimat dan dibandingkan dengan  panjang  dari  kalimat  tersebut,  sementara  IDF dari  setiap  kata  adalah  rasio  berdasarkan  total dokumen dengan jumlah dari dokumen tertentu yang terdapat teks tersebut [13]. Persamaan dari metode ini akan dituliskan pada persamaan 2 [9], [14].
𝑡𝑓 − 𝑖𝑑𝑓 = 𝑡𝑓 × log⁡ 𝑁 𝑑𝑓 (2) Keterangan tf : Term Frequency idf
: Inverse Document Frequency N : Jumlah total dokumen dalam corpus N df : Jumlah dokumen yang mengandung term sebuah kata

## 2.3.2 Transformasi Label
Selain atribut yang perlu diubah data dari label juga perlu diubah kedalam bentuk numerik yang dimana nanti data akan diubah menjadi sebuah angka yang dimulai 0 kemudian disesuaikan dengan jumlah label yang dimiliki yang dalam hal ini menggunakan label encoder [15].

## 2.3.4 Pembagian Data
Pada  proses  pembagian  data  akan  digunakan  metode k  –  fold  cross  validation dengan  melakukan  pembagian  data  ke dalam k grup atau folds , dari perkiraan pembagian nilai ukuran yang setara. Pada fold pertama akan dijadikan sebagai data validasi dan sisa fold lainnya akan dijadikan data train , hal tersebut akan terus beriterasi hingga seluruh bagian fold data telah digunakan sebagai data validasi  [16], [17]. Penggunaan nilai K pada metode tersebut adalah 10 dan apabila ditemukan jumlah data yang tidak memungkinkan maka nilai K akan disesuaikan dengan jumlah data.

## 2.4 Data Mining
Pada  proses data  mining akan  digunakan  dua  metode  yakni  penggunaan  algoritme naïve  bayes dan  perhitungan  skor sentimen untuk mendapatkan analisa sentimen yang diperlukan. Algoritme naïve bayes adalah salah satu teknik klasifikasi yang  menggabungan  penggunaan  ilmu  dari  statistika  dan  teori  kemungkinan  (probabilitas)  yang  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan kasus supervised learning . Perumusan dasar dari algoritme ini terdapat pada persamaan 3.
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (3)
Keterangan:
X : Sampel data belum diketahui labelnya H
: Hipotesis bahwa x merupakan data label P(H) : Peluang dari hipotesa H P(X) : Peluang data sampel P(X|H) : Peluang data sampel apabila hipotesis benar P(H|X) : Peluang hipotesis berdasarkan keadaan sampel Selain  dari  penggunaan  algoritme naïve  bayes penggunaan skor  sentimen  juga  digunakan  dalam penelitian  ini. Skor sentimen dilakukan dengan melakukan perhitungan jumlah kata sifat positif dalam suatu kalimat dikurang dengan jumlah kata sifat negatif dari suatu kalimat atau dapat dirumuskan pada persamaan 4 [18], [19].
𝑆𝑘𝑜𝑟 = ⁡ ∑ 𝑘𝑎𝑡𝑎⁡𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 − ∑ 𝑘𝑎𝑡𝑎⁡𝑛𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑓 (4)

## 2.5 Pattern Evaluation
Setelah melalui proses data mining dengan menggunakan algoritme naïve bayes diperlukan evaluasi terhadap model yang telah  dihasilkan  dari  penggunaan  algoritme  tersebut,  proses  evaluasi  juga  menggunakan  beberapa  metrik,  peneliti menggunakan 2 nilai metrik untuk mengevaluasi yakni metrik akurasi dan area under curve (AUC).

## 2.5.1 Akurasi
Metrik akurasi adalah nilai persentase yang didapatkan dari set tupel data yang telah diklasifikasi secara benar oleh model. Metrik akurasi ini memiliki fungsi untuk menilai model dalam seberapa baik dalam mengenali tupel dari berbagai kelas. Persamaan dari metrik ini terdapat pada persamaan 5 [20].
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁 (5)

## 2.5.2 Area Under Curve (AUC)
Metrik ini menggunakan perhitungan dari sebagian nilai dari satuan luas persegi yang berasal pada hasil grafik Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve yang hasil dari AUC akan selalu berada pada 0,0 dan 1,0. Pada sumbu-x ROC Curve menggunakan nilai dari False Positive (FP) Rate dan pada sumbu-y menggunakan nilai dari true positive (TP) rate dengan persamaan pada setiap nilai tersebut terdapat pada persamaan 6 dan 7 [21].
𝑇𝑃𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (6) 𝐹𝑃⁡𝑅𝑎𝑡𝑒 = 𝐹𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑁 (7)
Metrik  AUC  juga  bisa  dijadikan  acuan  sebagai  penentu  kualitas  model  dalam  mengklasifikasikan  suatu permasalahan yang dijelaskan pada tabel 1 [21].
Tabel 1. Kualitas Model dengan AUC Nilai AUC Kualitas 0.90 – 1.00 Excellent classification 0.80 – 0.90 Good classification 0.70 – 0.80 Fair classification 0.60 – 0.70 Poor classification 0.50 – 0.60 Failure

## 2.6 Knowledge Presentation
Setelah  dilakukan  pencarian  hasil  evaluasi  terbaik  kemudian  akan  digunakan  model  dengan  nilai  evaluasi  terbaik kemudian digunakan model tersebut untuk mengklasifikasi dari setiap data yang hasil dari klasifikasi ini akan ditampilkan perbandingannya  dengan klasifikasi naïve bayes. Kemudian  hasil  dari  skor  sentimen  tersebut  juga  akan  dibandingkan pada setiap tokoh yang telah diusulkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pelaksanaan  penelitian  ini  didasari  dengan  metode  KDD  yang  sebelumnya  telah  dijelaskan  dengan  menggunakan algoritme naïve bayes dan juga menggunakan skor sentimen untuk memperhitungkan nilai sentimen dari setiap cuitan dengan menggunakan data cuita dari setiap tokoh publik bakal calon presiden 2024 yang diharapkan dari hasil penelitian ini bisa dijadikan sebagai bahan referensi masyarakat untuk pilpres 2024.

## 3.1 Data Collection
Pengumpulan data yang dilakukan menggunakan rentang waktu cuitan dari tanggal 1 Agustus 2021 dan 3 Februari 2022 dengan hasil jumlah data yang didapatkan yakni 533 cuitan dengan 274 cuitan dari Ganjar Pranowo, 120 cuitan dari Anies Baswedan, 72 cuitan dari Prabowo Subianto, dan 67 dari Ridwan Kamil. Hasil dari pengambilan data ini akan ditampilkan pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Penarikan Data Dataset Jumlah Data Ganjar Pranowo 274 Anies Baswedan 120 Prabowo Subianto 72 Ridwan Kamil 67 Total 533
Pada proses penarikan data peneliti juga mengambil beberapa atribut data lainnya yang dianggap penting untuk diperlukannya peninjauan ulang terhadap data cuitan yang telah dikumpulkan sebelumnya, akan tetapi untuk penggunaan pada tahapan selanjutnya atribut yang digunakan hanya text . Jenis atribut yang digunakan akan disajikan dalam tabel 3.
Tabel 3. Atribut Dataset Cuitan Twitter Nama Atribut  Penjelasan Atribut Tipe Data Atribut created_at Waktu dan tanggal dari pembuatan cuitan tersebut Date and time name Nama dari akun yang membuat cuitan tersebut String screen_name Username dari akun twitter yang membuat cuitan tersebut String text Cuitan dari warganet String description Deskripsi dari akun yang membuat cuitan tersebut String hashtags Kumpulan hashtag yang digunakan oleh cuitan tersebut List

## 3.2 Data Cleaning
Pada proses ini akan dilakukan beberapa tahapan pembersihan yang sudah disebutkan dalam metodologi penelitian. Pada hasil dari tahapan ini akan ditampilkan dalam bentuk tabel. Pada tahapan pembersihan dari Awal hingga pembersihan perbaikan ejaan akan ditampilkan pada tabel 4.
Tabel 4. Pembersihan Data
Tahapan Sebelum Sesudah Menghapus link, hashtag(#), dan at(@) Ganjar  Pranowo  Terus  Berkomitmen  Turunkan Kemiskinan  Di  Jateng,  Maksimalkan  Program RSLH . . #GanjarUntukIndonesia  #GanjarPranowo    #Ganjar #GanjarKu #GanjarPedia #JatengGayeng #BeritaTerkini #beritahariini @ganjarpranowo #Capres2024 #KerjaBarengGanjar https://t.co/do53YD4avs Ganjar  Pranowo  terus  berkomitmen turunkan kemiskinan di Jateng, maksimalkan program RSLH Perbaikan ejaan Top News Koran Rakyat Merdeka Belum Ada Kendaraan Buat Nyapres Politisi Gerindra Yakin Anies Maju Nyagub Lagi Top  News  Koran  Rakyat  Merdeka belum ada kendaraan buat mencalonkan  presiden dari  Politisi Gerindra yakin Anies maju mencalonkan gubernur lagi Penghapusan  tanda baca  dan  perubahan bentuk huruf Merdeka PDIP-Gerindra kian lengket semakin kuatkah Prabowo-Puan? merdeka pdipgerindra kian lengket semakin kuatkah prabowopuan Penghapusan stopword siap menjadi capres lahir batin ridwan kamil warnanya saya kabari nanti siap menjadi capres lahir batin ridwan kamil warnanya kabari stemming sidak jalan tol banyak lubang ganjar minta pengelola lakukan perbaikan sidak jalan tol banyak lubang ganjar minta kelola laku baik
Tahapan  selanjutnya  adalah  pemberian  label  terhadap  data  dengan  menggunakan  bantuan  dari  ahli  tata  bahasa guru bahasa indonesia tingkat SMA, dengan mendapatkan hasil sentimen yang cukup beragam dari berbagai tokoh yang diusulkan, dengan hasil data pada tabel 5.
Tabel 5. Jumlah Label Dataset Validator
Data Label Jumlah Data Positif  Netral  Negatif Ganjar Pranowo 178 54 31 263 Anies Baswedan 51 16 15 82 Prabowo Subianto 25 5 29 59 Ridwan Kamil 48 8 4 60
Selanjutnya pada tahapan lainnya terdapat penghapusan data duplikat dengan salah satu bentuk contoh duplikat seperti  “Cuitan  ulang  dari  Andesepen  menyebutkan  bahwa  tinggal  dikawinkan  Anies  dan  Emil  pasangan  lengkap”, kemudian hasil dari perubahan kuantitas jumlah data disajikan pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Penghapusan Data Duplikat Data Sebelum   Sesudah  Selisih Ganjar 237 189 74 Anies 81 58 23 Prabowo 59 47 12 Ridwan 60 33 27

## 3.3 Data Transformation
Perubahan data atribut yang telah melewati metode akan berubah menjadi matrik numerik dengan dimensi jumlah cuitan × jumlah korpus kata yang menghasilkan sebuah matriks dengan dimensi yang cukup besar pada setiap data dan terdapat kesulitan  dalam  menampilkan  data  dalam  jumlah  besar  tersebut.  Setelah  atribut  di  ubah  menjadi  bentuk  numerik dilanjutkan dengan perubahan data dari label sendiri dengan menggunakan metode dari label encoder setiap label akan di ubah menjadi numerik dimana pemetaan perubahan data tersebut akan ditampilkan pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pemetaan Konversi Label
Sebelum  Sesudah negatif 0 netral 1 positif 2
Setelah  data  atribut  dan  label  diubah  menjadi  bentuk  numerik,  tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah melakukan pembagian data dengan menggunakan metode k-fold cross validation akan tetapi setelah beberapa tahapan dari data cleaning banyak jumlah data yang berkurang menyebabkan ada perbedaan nilai K . Pada data Ganjar memiliki nilai K = 10, untuk data Anies K = 8, data Prabowo K = 5, dan dataset Ridwan memiliki nilai K = 4.

## 3.4 Data Mining
Pada  tahapan  ini nantinya  akan  dilakukan  dua  kali  tahapan  proses  yakni  dengan  menggunakan  algoritme naïve  bayes untuk tugas klasifikasi dan perhitungan skor sentimen dengan melakukan perhitungan terhadap jumlah kata sifat positif dan jumlah kata negatif.

## 3.4.1 Naïve Bayes
Pada  penggunaan  algoritme  ini  akan  menggunakan  beberapa  iterasi  yang  disesuaikan  dengan  jumlah fold yang  telah didefinisikan bersesuaian dengan jumlah data pada tahapan data transformation sebelumnya, hasil dari proses ini nantinya akan berbentuk nilai numerik dengan 3 hasil, yang merupakan nilai probabilitas dari setiap label tersebut, kemudian dicari nilai terbesar dari ketiga probabilitas tersebut dan ditentukan nilai dari label tersebut. Ringkasan hasil dari penggunaan algoritme ini akan ditampilkan pada tabel 8.
Tabel 8. Ringkasaan Dataset dengan Algoritme Naïve Bayes
Cuitan Prediksi Label Kelas 0  Kelas 1  Kelas 2  Final ['suara'  'tingkat'  'pengaruh'  'juang'  'pdi'  '2024'  'pilpres'  'prabowo' 'calon' 'wacana'] 0,39 0,11 0,49 2 positif ['prematur' 'terlalu' 'anggap' 'gerindra' 'imin' 'prabowocak' 'pasang' 'wacana'] 0,41 0,14 0,45 2 positif ['bicara'  'asal'  'nilai'  'negara'  'bangsa'  'aset'  'selamat'  'maju' 'partai' 'umum' 'ketua' 'tuju' 'gerindra' '2024' 'pilpres' 'prabowo'] 0,45 0,11 0,44 0 negatif ['deh' 'dulu' 'cak' 'kalau' 'nahdliyin' 'ideal' 'wapres' 'imin' 'prabowo'] 0,39 0,15 0,46 2 positif ['tentu' 'efek' 'jokowi' 'utakatik' '2024' 'pilpres'] 0,36 0,14 0,50 2 positif ['banget'  'girang'  'favorit'  'capres'  'ppi'  'prc'  'sigi'  'survei' 'gerindra' 'prabowo'] 0,32 0,10 0,57 2 positif

## 3.4.2 Skor Sentimen
Pada implementasi dari perhitungan ini, peneliti melakukan pengumpulan kata dengan melakukan ekstraksi dari semua dataset sebelumnya yang didapatkan 1063 kata, kemudian dilakukan penghapusan beberapa kata yang tidak memiliki makna ataupun mengandung unsur nama orang atau nama tempat dan dihasilkan jumlah data menjadi 671 kata, kemudian dilakukan kembali pemberian label terhadap setiap kata yang dilakukan oleh ahli tata bahasa dan dihasilkan kata yang memiliki makna positif sebanyak 508 kata dan 163 kata yang memiliki makna negatif.

## 3.5 Pattern Evaluation
Setelah  dilakukan  proses  tahapan  data  mining  diperlukannya  evaluasi  terhadap  penggunaan  algoritme naïve  bayes sebelumnya untuk bisa menentukan mana model terbaik yang bisa digunakan dari setiap model untuk setiap dataset , maka hasil dari setiap model tersebut akan ditampilkan pada tabel 9.
Tabel 9. Hasil Evaluasi Setiap Dataset Dataset Fold ke -  Akurasi  AUC Ganjar 7 73,68% 0,74 Anies 5 71,43% 1,0 Prabowo 1 60% 0,92 Anies 3 62,5% 0,65

## 3.6 Knowledge Presentation
Hasil dari kedua metode yang digunakan  sebelumnya akan ditampilkan pada tahapan ini dimana hasil dari klasifikasi pada algoritme naïve bayes akan dilakukan perhitungan dari setiap label dengan memberikan nilai dikalikan satu setiap data sentimen positif, dikalikan negatif satu setiap sentimen negatif, dan dikalikan dengan nol jika bersentimen netral kemudian di normalisasi dengan dibagi jumlah data pada setiap dataset. Hasil implementasi ini akan ditampilkan pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil Perhitungan Nilai Sentimen setelah Menggunakan Naïve Bayes Dataset Perhitungan Nilai Sentimen Normalisasi Positif × 1 Negatif × -1 Netral × 0  Total Ganjar 177 × 1 =177 0 × -1 = 0 12 × 0 = 0 177 177/189 = 0,9365
http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Anies 56 × 1 = 56 2 × -1 = -2 0 × 0 = 0 54 54/58 = 0,931 Prabowo 32 × 1 = 32 15 × -1 = -15 0 × 0 = 0 17 17/47 = 0,3617 Ridwan 33 × 1 = 33 0 × -1 = 0 0 × 0 = 0 33 33/33 = 1
Kemudian  untuk  tahapan  sentimen  skor  setelah  ditemukan  jumlah  sentimen  skor  pada  setiap  dataset  akan dilakukan  pembagian  kembali  dengan  jumlah  data  setiap dataset untuk  melihat  nilai  skor  sentimen  yang  bersesuaian dengan jumlah data setiap dataset. Hasil tersebut ditampilkan pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil Normalisasi Skor Sentimen Dataset Jumlah Skor Sentimen  Rata – rata Skor Sentimen Ganjar 732 3,873 Anies 232 4 Ridwan 161 4,878 Prabowo 120 2,533

## 4. KESIMPULAN
Setelah dilakukan proses penelitian dapat dilihat bahwa warganet memiliki sentimen positif dari setiap dataset karena terlihat  bahwa  jumlah  label  sentimen  terbanyak  yang  dimiliki  oleh  setiap  dataset  adalah  sentimen  positif,  kemudian penggunaan algoritme naïve bayes memiliki nilai evaluasi yang beragam dari setiap dataset yang terburuk dimiliki oleh dataset Ridwan dengan nilai akurasi 62,5% dan AUC  0,65, kemudian dataset Prabowo dengan akurasi 60% dan AUC 0,92, dataset dari Anies dengan akurasi 71,43% dan AUC 1,0, dan dataset dari  Ganjar dengan akurasi sebesar 73,68% dan AUC 0,74. Hasil dari nilai sentimen yang dihasilkan melalui algoritme naïve bayes juga beragam dengan nilai terbesar dari dataset Ridwan  dengan  nilainya  1,  kemudian dataset Ganjar  0,9365, dataset Anies  senilai  0,931,  dan dataset Prabowo  0,3617.  Selain  dari  hasil  tersebut  digunakan  juga  nilai  dari  skor  sentimen  dengan  nilai  terbesar  dari dataset Ridwan dengan nilainya adalah 4,878, kemudian dataset Anies dengan nilai 4, dataset Ganjar dengan nilai 3,879, dan dataset Prabowo dengan nilai skor sebesar 2,533.

## REFERENCES
[1] Apif Supriadi and Fatmasari, “Implementasi metode klasifikasi naive bayes pada sistem analisis opini pengguna twitter berbasis web,” J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 46–54, 2021, doi: 10.51998/jsi.v10i1.356.
[2] Pemerintah Indonesia, Undang - Undang Republik Indonesia Nomor 42 Tahun 2008 Tentang Pemilihan Umum Presiden dan Wakil Presiden . Jakarta, Indonesia: Sekretariat Negara, 2008.
[3] E.  Safitri,  “Zulhas  didorong  nyapres  2024,  survei  membuktikan...,” detikNews ,  2021.  https://news.detik.com/berita/d- 5705142/zulhas-didorong-nyapres-2024-survei-membuktikan (accessed Dec. 06, 2021).
[4] NewIndonesia  Research  &  Consulting,  “Baliho  puan  bertebaran,  ganjar  kian  berkibar,” Liputan  Media ,  2021. https://newindoresearch.com/baliho-puan-bertebaran-ganjar-kian-berkibar/ (accessed Dec. 06, 2021).
[5] N.  A.  Akbar  and  N.  Nasrullah,  “Nama-nama  ini  konsisten  di  6  besar  survei  capres  2024,” republika.co.id ,  2021. https://www.republika.co.id/berita/qxvpxm440/namanama-ini-konsisten-di-6-besar-survei-capres-2024  (accessed  Dec.  06, 2021).
[6] we  are  social  and  Hootsuite,  “Digital  2021  Indonesia,”  Canada,  New  York,  2021.  [Online].  Available: https://www.slideshare.net/DataReportal/digital-2021-indonesia-january-2021-v01.
[7] X. Wu et al. , “Top 10 algorithms in data mining,” Knowl. Inf. Syst. , vol. 14, no. 1, pp. 1–37, 2008, doi: 10.1007/s10115-007- 0114-2.
[8] Y. A. Singgalen, “Pemilihan metode dan algoritma dalam analisis sentimen di media sosial : sistematic literature review,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 3, no. 2, pp. 278–302, 2021, doi: 10.33557/journalisi.v3i2.125.
[9] W.  Yulita,  E.  D.  Nugroho,  and  M.  H.  Algifari,  “Analisis  sentimen  terhadap  opini  masyarakat  tentang  vaksin  covid  -  19 menggunakan algoritma naïve bayes classifier,” JDMSI , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[10]  A. Muzaki and A. Witanti, “Sentiment analysis of the community in the twitter to the 2020 election in pandemic covid-19 by method naive bayes classifier,” J. Tek. Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[11]  E. B. Santoso and A. Nugroho, “Analisis sentimen calon presiden indonesia 2019 berdasarkan komentar publik di facebook,” Eksplora Inform. , vol. 9, no. 1, pp. 60–69, 2019, doi: 10.30864/eksplora.v9i1.254.
[12]  V. Kalra and R. Aggarwal, “Importance of text data preprocessing & implementation in rapidminer,” Proc. First Int. Conf. Inf. Technol. Knowl. Manag. , vol. 14, no. July, pp. 71–75, 2018, doi: 10.15439/2017km46.
[13]  A. Kulkarni and A. Shivananda, Natural language processing recipes . New York: Springer Science+, 2019.
[14]  T. I. Saputra and R. Arianty, “Implementasi algoritma k-means clustering pada analisis sentimen keluhan pengguna indosat,” J. Ilm. Inform. Komput. , vol. 24, no. 3, pp. 191–198, 2019, doi: 10.35760/ik.2019.v24i3.2361.
[15]  F. Pedregosa et al. , “Scikit-learn: machine learning in python,” J. Mach. Learn. Res. , vol. 12, pp. 2825–2830, 2011, [Online]. Available: https://jmlr.csail.mit.edu/papers/v12/pedregosa11a.html.
[16]  G. James, D. Witten, T. Hastie, and R. Tibshirani, An introduction to statistical learning , Second Edi. New York: Springers, 2021.
[17]  D. Berrar, “Cross-validation,” Encycl. Bioinforma. Comput. Biol. ABC Bioinforma. , vol. 1–3, no. January 2018, pp. 542–545, 2018, doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20349-X.
[18]  K. L. Bansal and S. V. S. Pathania, “A dynamic approach to improve the sentiment score using machine learning algorithms on twitter,” Purva Mimaansa , vol. 12, no. September, pp. 1–8, 2021.
[19]  N. Singh, N. Sharma, and A. Juneja, “Sentiment score analysis for opinion mining,” Adv. Intell. Syst. Comput. , vol. 748, pp. 363– 374, 2019, doi: 10.1007/978-981-13-0923-6_32.
[20]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data mining: concepts and techniques , Third. United States of America: Elsevier Inc., 2012.
[21]  F. Gorunescu, Data mining concepts, model, and techniques . Chennai, India: Springer, 2010.