## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140

## Analisis Sentimen Persepsi Masyarakat Terhadap Pemilu 2019 Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes

## Safitri Juanita
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: Safitri.juanita@budiluhur.ac.id
Abstrak− Menurut  evaluasi  BAWASLU  berbagai  konten  negatif  terkait  dukung  mendukung  pasangan  calon  menyeruak  ke berbagai laman media sosial. Tak pelak, terkadang konten tersebut menyerempet ke isu hoaks (kabar bohong)  hingga ke isu suku ras agama dan antar golongan (SARA). Salah satu media sosial yang digunakan oleh masyarakat Indonesia adalah Twitter, menurut  Kompas.com  Jumlah  pengguna  harian  Twitter  secara  global  diklaim  meningkat,  ini  terlihat  ada  laporan  finansial Twitter  kuartal  ke-3  tahun  2019  pada  laporan  finansial  Twitter  kuartal  ke-3  tahun  2019,  pengguna  aktif  harian  di  platform Twitter dicatat meningkat  17  persen, ke  angka  145 juta  pengguna.  Sehingga  diperlukan sebuah  penelitian  analisis  sentimen yang dapat menangkap pola persepsi masyarakat di media sosial twitter terhadap pemilu 2019 dan diharapkan penelitian ini dapat  membantu  pihak-pihak  yang  berkepentingan  untuk  meningkatkan  Tingkat  Partisipasi  Pemilih  pada  5  tahun  kedepan. Metode penelitian ini menggunakan data tweet bahasa indonesia yang diambil dari 16 April 2018-16 April 2019, selanjutnya data di preprocessing, text transformation, stemming bahasa indonesia, penentuan class atribut, load dictonary dan dilakukan klasifikasi Naive Bayes menggunakan Weka. Kesimpulan dari penelitian ini adalah klasifikasi Naive Bayes menemukan bahwa dataset tweet  pemilu  2019 memiliki  pola persepsi  negatif sebesar  52%  jauh  lebih  besar dari  persepsi positif  yaitu 18%  dan Persepsi netral memiliki nilai 31% lebih tinggi dari persepsi positif. Tingkat akurasi klasifikasi Naive Bayes terhadap dataset training bernilai 81% dan dataset testing 76%, rata-rata nilai precision untuk sentimen positif 86,65%, sentimen negatif 77,15%, dan sentimen netral bernilai 80,95% sedangkan rata-rata nilai recall pada sentimen positif 36,8%, sentimen negatif 93,2% dan sentimen netral 86,8%.
Kata Kunci: Persepsi Masyarakat,  Pemilu 2019, Twitter, Naive Bayes , Weka
Abstract −According  to  the  BAWASLU  evaluation  a  variety  of  related  negative  content  supports  supporting  prospective couples to burst into various social media pages. So sometimes the content leads to a hoax issue to the issue of religious an d inter-group  Racial  (SARA).  One  of  the  social  media  used  by  the  people  of  Indonesia  is  Twitter,  according to Kompas.com number  of  Twitter  daily users  globally  claimed  to  be  increasing,  this appears to  be the  3rd  Quarter Twitter Financial  Report  of  2019  on  Twitter's  3rd  quarter  of  2019  Financial  reports,  daily  active  users  on  the  Twitter  platform  are recorded to increase by 17 percent, to the number of 145 million users. So it is necessary that a sentiment analysis study ca n capture a pattern of community perception on social media Twitter against the 2019 elections and it is expected that this research can  help interested  parties to  increase  voter  participation  rate  in the next  5  years.  This research method  uses the  Indonesia n tweet  data  taken  from  16  April  2018-16  April  2019,  further  data  in  preprocessing,  text  transformation,  stemming  Bahasa Indonesia, specifying attribute class, load dictonary and a classification of Naive Bayes using Weka. The conclusion of this study was the classification of Naive Bayes finding that the 2019 election tweet dataset had a negative perception pattern of 52%  much  greater than  the positive  perception  of  18%  and the  neutral  perception  had  a  value  of  31%  higher than  positive perception. Naive Bayes ' degree of classification accuracy against the training dataset is 81% and the dataset testing 76%, the average precision value for positive sentiment is 86.65%, negative sentiment is 77.15%, and neutral sentiment is worth 80.95% while the average recall rate on positive sentiment is 36.8%, negative sentiment is 93.2% and the neutral sentiment is 86.8%.
Keywords : Community Perception, Elections 2019, Twitter, Naive Bayes, Weka

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Henry B Mayo dikutip oleh Sorik [1] sebagai negara demokrasi, pelaksanaan pemilu salah satu syarat penting bagi terciptanya sebuah negara yang demokratis. Pesta Demokrasi di Indonesia diwujudkan dalam bentuk pemilihan umum (pemilu) presiden dan anggota legislatif yang dilakukan setiap 5 tahun sekali, namun berdasarkan data KPU, tingkat Partisipasi Pemilih (TPP) di Indonesia setelah era pasca reformasi mengalami penurunan setiap periode  pemilu  [2]  dimana  sebelum  reformasi  pada  pemilu 1997,  pemilu  terakhir  orde  baru,  tingkat  partisipasi pemilih 93,6% namun pada pemilu legislatif tahun 2009, partisipasi pemilih menurun hingga 70,9% dan partisipasi pemilih  Pilpres  2009  71,7%.  Pada  pemilu  legislatif  2014,  partisipasi  pemilih  mencapai  72%.  Sedangkan  pada Pilpres 2014, partisipasi pemilih mencapai 69,58% [3].
Pentingnya  partisipasi  masyarakat  dalam  Pemilu,  sama  pentingnya  dengan  upaya  memperdalam  proses demokrasi di tingkat masyarakat secara luas. Jika prasyarat standar demokrasi adalah terlaksananya Pemilu, maka partisipasi  adalah  salah  satu  indikator  kualitas  demokrasi  tersebut  [4]  Salah  satu alasan  ketidakhadiran  pemilih terutama  di  daerah  perkotaan  adalah  karena  informasi  yang  mereka  dapatkan  tentang  politik  justru  membuat mereka menjadi apatis terhadap politik sehingga enggan berpartisipasi dalam pemilu, sedangkan rendahnya tingkat partisipasi  pemilih  kalangan  muda  atau  pemilih  muda  disebabkan  banyaknya  komentar-komentar  negatif mengenai politik dan politisi. Menurut Evaluasi Bawaslu [4] Berbagai konten negatif terkait dukung mendukung pasangan calon meyeruak ke berbagai laman media sosial. Tak pelak, terkadang konten tersebut menyerempet ke isu hoaks (kabar bohong) hingga ke isu suku ras agama dan antar golongan (SARA).
Salah satu media yang digunakan oleh masyarakat di Indonesia untuk mendapatkan informasi adalah media sosial,  salah  satunya  adalah  Twitter.  Menurut  Bill  Clinten  [5]  Jumlah  pengguna  harian  Twitter  secara  global

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140
Submitted: 27/04/2020 ; Accepted: 08/05/2020 ; Published: 20/07/2020
diklaim  meningkat.  Pada  laporan  finansial  Twitter  kuartal  ke-3  tahun  2019,  pengguna  aktif  harian  di  platform Twitter  dicatat  meningkat  17  persen,  ke  angka  145  juta  pengguna.  Menyikapi  semakin  rendahnya  partisipasi masyarakat dalam pemilu maka penelitian ini ingin menangkap pola persepsi masyarakat di media sosial Twitter pada  pemilu  2019  dengan  menggunakan  analisis  sentimen  dan  klasifikasi  Naive  Bayes,  diharapkan  hasil  dari penelitian ini dapat membantu pihak-pihak yang berkepentingan untuk meningkatkan tingkat partisipasi pemilih (TPP) pada 5 tahun kedepan. Penelitian analisis sentimen menurut Pan,dkk [6] selain sentimen positif dan negatif, ada juga sentimen netral dan sentimen campuran.  Sentimen campuran berarti sentimen pengguna positif dalam beberapa aspek tetapi negatif pada yang lain. Sentimen Netral berarti tidak ada sentimen yang diungkapkan oleh pengguna.
Sentimen  Analisis  pada  media  sosial  twitter  sudah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  diantaranya  yaitu penelitian  Simorangkir  dan  Lhaksmana  [7]  yang melakukan  penelitian  sentimen  analisis menggunakan  metode Naive  Bayes  terhadap  penggemar  game  online  mobile  Legends  dan  Arena  Of  Valor  yang  menyebabkan penggembar  kedua  permainan  tersebut  saling  membanding-bandingkan  dan  menjadi  perdebatan  bagi  para pencintanya,  data tweet berbahasa inggris  dikumpulkan dari tanggal 28 Mei 2018  – 17 Juli 2018. Penelitian ini menyimpulkan bahwa Naive Bayes Classification dapat memprediksi polarisasi sentiment Mobile Legends dengan nilai hasil akurasi, error, recall dan precision yang didapat masing-masing sebesar 88,89%, 19,18%, 96,97% dan 69,57%  sedangkan  Arena  of  Valor  memiliki  nilai  akurasi,  eror,  recall  dan  precision  masing-masing  sebesar 39,02%, 60,98%, 88,89% dan 28,74%. Penelitian lain dilakukan Buntoro [8] yang melakukan analisis sentimen calon  gubernur  DKI  Jakarta  tahun  2017  menggunakan  klasifikasi  Naive  Bayes  dan  Support  Vector  Machine, dataset menggunakan data Twitter berbahasa Indonesia dengan kata kunci AHY, AHOK, ANIES sebanyak 300 tweet.  kesimpulan  penelitian  ini  adalah  Akurasi  tertinggi  didapat  saat  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve Bayes Classifier (NBC), dengan nilai rata-rata akurasi mencapai 95%, nilai presisi 95%, nilai recall 95% nilai TP rate  96,8%  dan  nilai  TN  rate  84,6%.  penelitian  lainnya  dilakukan  oleh  Cahyo,dkk  [9]  yang  meneliti  sentimen masyarakat menggunakan data Twitter selama 2 pekan (15 Maret 2019-18 April 2019) terhadap pasangan calon presiden 2019. Analisis menggunakan sentiment analysis Tools NRC lexicon dan Bing Lexicon Tools, kesimpulan penelitian ini adalah untuk kandidat 01 Joko Widodo, analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 249 dan bing lexicon sebesar 267 dengan nilai rata-rata 0,11, sedangkan untuk kandidat 02 Prabowo Subianto analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar  195 dan bing lexicon sebesar 204 dengan nilai rata-rata 0,085. Menggunakan data  bulan  april  setelah  pemilu  2019.  Kandidat  01  Joko  Widodo  tetap  mendapatkan  respon  yang  banyak  dari masyarakat  netizen  tetapi  nilai  sentimennya  bergeser  ke  arah  lebih  negatif  dibandingkan  dengan  kandidat  02 Prabowo Subianto. Untuk kandidat 01 Joko Widodo analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 17 dan bing lexicon sebesar -273 dengan nilai rata-rata -0,246, sedangkan untuk kandidat 02 Prabowo Subianto analisis NRC lexicon memberikan nilai sebesar 238 dan bing lexicon sebesar -73 dengan nilai rata-rata -0.02430939. Penelitian yang  mirip  Cahyo,  dkk  namun  dengan  metode  yang  berbeda  dilakukan  oleh  Lingga,  dkk  [10]  penelitian  ini melakukan sentimen analisis masyarakat di Twitter terhadap hasil Quick Count pada pemilihan presiden Indonesia 2019 dengan menggunakan metode Naive Bayes. kesimpulan penelitian ini adalah berdasarkan hasil pengolahan data menggunakan klasifikasi Naive Bayes menemukan bahwa tingkat akurasi sebesar 82,90% dengan α = 0,05. Klasifikasi  yang  diperoleh  masing-masing  sebesar  34,5%  (471)  tweet  positif  dan  65,5%  (895)  tweet  negatif terhadap hasil quick count. perbedaan penelitian yang sudah dilakukan sebelumnya terhadap penelitian ini adalah pada  penelitian  ini melakukan  sentimen  analisis  persepsi masyarakat  terhadap  pemilu  2019  secara  keseluruhan baik itu persepsi pemilihan presiden maupun pemilihan legislatif berbeda dengan penelitian [9][10] dan kesamaan penelitian sebelumnya dengan penelitian ini adalah kesamaan dalam mengambil dataset yaitu melalui media sosial Twitter seperti penelitan [7][8][9][10] dan menggunakan klasifikasi Naive bayes seperti penelitian [7][8][10].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Desain Penelitian
Langkah-langkah  yang akan  dilakukan dalam  penelitian terdapat  pada  gambar  1:  (1)  Melakukan  studi  literatur penelitian sebelumnya serta studi literatur definisi serta hal-hal yang berkaitan dengan text mining. (2) Business Understanding, analisa  masalah  yang  saat  ini  sedang  berkembang  di  masyarakat.  (3) Data  Understanding , pengumpulan tweet ( crawling tweet ) [11] menggunakan API Twitter dari tanggal 16 April 2018 – 16 April 2019. Pencarian opini menggunakan metode pengumpulan tweets manual yaitu memasukkan berbagai macam kata kunci yang berhubungan dengan topik pemilu 2019 pada kolom pencarian twitter dengan menggunakan kata pencarian : pemilu, pemilu 2019 ataupun pencarian dengan hastag contoh #pemilu #pemilu2019  serta data yang akan diambil berdasarkan  mention  yang  masuk  pada  akun  twitter  resmi  @KPU_ID.  penentuan  sentimen  secara  manual, pembagian dataset 70% data training dan 30% data testing. (4) Data preprocessing Tweet ( Case Folding, Cleasing, Tokenizer, Normalization , Menghilangkan huruf yang berulang, Menghilangkan emoticon ). (5) Stemming , yaitu mengambil kata dasar dalam tweet dengan menghilangkan awalan, akhiran atau keduanya. (6) Penentuan class attribute  dan  Load  Dictonary  yaitu  mencocokkan  kata  dasar  dengan  kamus  kata  sentimen  untuk  mengetahui kandungan sentimen (positif, netral, negatif). Seluruh data tweet dilabelkan menurut kelas, kelas yang akan dipakai pada penelitian ini ada 3, yaitu kelas positif, kelas negatif dan kelas netral. Proses labelling tweet dilakukan secara

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140
manual.  Setelah data  sudah  diberikan label,  data  dibagi  menjadi  data training  dan  data testing menurut tanggal pengambilan  tweet.  (7)  Klasifikasi  data  training  dengan  WEKA  menggunakan  klasifikasi  Naive  Bayes.  Data training  berupa file dengan  format  .arff  yang  berisi  nilai  dari  atribut-atribut  yang  ditentukan  sesuai  dengan parameter yang digunakan (jumlah kata positif, jumlah kata netral, jumlah kata negatif). Hasil klasifikasi adalah kandungan sentimen (positif, netral, negatif) [6] pada setiap data dalam data training.

## Gambar 1. Desain Penelitian

## 2.2 Algoritma Klasifikasi Naive Bayes
Algoritma klasifikasi Naive Bayes menurut [12] yang mengutip [13] merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari  nilai  probabilitas  tertinggi  untuk  mengklasifikasikan  data  uji  pada  kategori  yang  paling  tepat, pengklasifikasi Bayesian memiliki akurasi dan kecepatan yang lebih tinggi, terutama bila diterapkan pada dataset besar [12]. Gambar 2 adalah rumus Naive Bayes [13] :
(1)
Pada  penelitian  ini,  nilai  probabilitas  dihitung  dari  kemunculan  opini  yang  setara  dengan  perkalian  nilai probabilitas kemunculan fitur dalam opini tersebut.

## 2.3 Perangkat Lunak Data Mining WEKA
WEKA Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis (WEKA)  [14]  dikembangkan  di University  of Waikato. WEKA  adalah  perangkat  lunak machine  learning tidak  berbayar  yang  dibangun  dalam  bahasa  JAVA.  WEKA memiliki  banyak  data  preprocessing  dan  teknik  permodelan,  mendukung  beberapa  task  data  mining  standar, khususnya  seperti  data preprocessing,  clustering,  classification,  regression,  visualization dan feature  selection . pada penelitian ini digunakan WEKA 3.9.

## 2.4 Evaluasi Klasifikasi Model
Menurut [12] mengutip [13] Untuk mengevaluasi model klasifikasi, dataset yang digunakan dibagi menjadi dua bagian:  satu  untuk  pelatihan  dan  satu  untuk  pengujian.  Biasanya,  Bagian  data  latihan  lebih  dari  bagian  data pengujian.  Tergantung  pada  ukuran  data  dan  strategi  evaluasi,  rasio  dari  dua  bagian  mungkin  berbeda. Cross- Validation adalah  metode  evaluasi  yang  banyak  digunakan.  Untuk  mengevaluasi  kinerja classifier ,  beberapa metrik yang digunakan untuk mengukur akurasi, presisi dan Recall dari prediksi atau rekomendasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Mengumpulan Data Tweet
Proses Crawling Data menggunakan API Twitter dilakukan dari tanggal tanggal 16 April 2018 sampai tanggal 16 April  2019  dengan  kata  kunci  “PEMILU”,  “PEMILU  2019”,  “PILKADA2019”,“PILKADA”  Dari  proses crawling data twitter didapatkan data sebanyak 221 data tweet yang belum diketahui label sentimennya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140

## 3.2 Penentuan Sentimen secara manual
Tahap selanjutnya dari penelitian ini adalah menentukan label sentimen secara manual pada setiap data tweet, yang berjumlah 221 data. Penentuan label terdiri dari tiga kategori yaitu positif, negatif dan netral. Pada penelitian ini pemberian label sentimen dilakukan oleh tim ahli bidang ilmu komunikasi yang lebih memahami opini masyarakat dilihat  dari  sisi  komunikasi  yang  pada  penelitian  ini  menggunakan  nara  sumber  Linda  Islami,  M.Si  dan  Dr. Nawiroh Vera, S.Sos, M.Si

## 3.3 Pembagian Dataset
Setelah  dilakukan  penentuan  sentimen  secara  manual  oleh  tim  ahli  terhadap  221  data  tweet,  maka  data  tweet dikelompokkan menjadi beberapa sentimen pada tabel 1 berikut :
Tabel 1. Detail Dataset Tweet Positif Negatif Netral Total 58 101 62 221
Setelah diketahui sentimen pada setiap tweet maka langkah selanjutnya adalah memisahkan dataset dengan pembagian  70%  data  training  dan  30%  data  testing.  Sampel  pemilihan  dataset  menggunakan  teknik stratified modeling sample yaitu sebuah teknik sampel terstratifikasi dengan populasi dibagi atas kelompok-kelompok yang homogen. Dari 221 jumlah dataset akan dibagi menjadi 154 data tweet untuk data training, yang terdiri dari 41 sentimen positif, 70 sentimen negatif dan 43 sentimen netral. Sedangkan untuk data testing terdiri dari 67 data tweet terdiri dari 17 sentimen positif, 31 sentimen negatif dan 19 sentimen netral. Berdasarkan total keseluruhan pembagian data, maka hasil tersebut ditampilkan pada tabel 2 di bawah ini :
Tabel 2. Hasil Pembagian Data Training dan Data Testing
Sentimen Data Training Data Testing Total Positif 41 17 58 Negatif 70 31 101 Netral 43 19 62 Total 154 67 221

## 3.4 Hasil Data Preprocessing
Setelah  dilakukan  proses case  folding (merubah  menjadi  huruf  kecil), cleasing ( noise ,  kata  yang  dihilangkan adalah karakter HTML, titik, koma, tanda seru, tanda tanya,  emoticon, hashtag (#), username, URL dan email), tokenizing  (memisahkan  kalimat  menjadi  sebuah  kata  tunggal),  normalization  (merubah  kata-kata  tidak  yang disingkat menjadi kata yang bisa dipahami), stopword removal (membuang kata-kata yang tidak memiliki arti atau tidak  relevan),  stemming  (merubah  kumpulan  kata  menjadi  kata  dasarnya),  maka  kumpulan  tweet  menjadi kumpulan kata-kata yang dibagi menjadi kumpulan kata untuk data training pada tabel 3 dan kumpulan data testing pada tabel 4.
Tabel 3. Kumpulan Data Training No.  Kategori  Jumlah kata 1 Positif 266 2 Negatif 562 3 Netral 330
Total 1158
Tabel 4. . Kumpulan Data Testing No.  Kategori  Jumlah kata 1 Positif 127 2 Negatif 273 3 Netral 178 Total 578 3.5 Tingkat Akurasi Pada Klasifikasi Naive Bayes

## 3.5.1 Tingkat Akurasi Data Training
Berdasarkan  hasil  analisis  sentimen  data  training  dengan  WEKA  menggunakan  klasifikasi  Naive  Bayes  maka dihasilkan  tingkat  akurasi  ( accuracy )  atau  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dan  nilai  aktual  sebesar 81,0881% sebagaimana terdapat pada gambar 3.
Berdasarkan perhitungan tingkat akurasi pada data training maka akan dihasilkan Confusion matrix yaitu suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining atau Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140
Pendukung Keputusan. Pada tabel 5 merupakan tampilan confusion matrix data training yang bernilai data prediksi dan data aktual.
Tabel 5. Confusion Matrix Data Training PREDIKSI Positif Negatif Netral 172 587 399 AKTUAL Positif 266 156 59 51 Negatif 562 9 494 59 Netral 330 7 34 289
Dari  tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  klasifikasi  Naive  Bayes  berhasil melakukan  klasifikasi  secara  benar terhadap sentimen positif sebesar 156 (17%), sentimen negatif sebanyak 494 (52%) dan sentimen netral sebanyak 289 (31%) yang digambarkan dalam bentuk grafik pada gambar 4.
Gambar 3. Hasil Analisis Sentimen pada Data Training dengan Klasifikasi Naive Bayes

## 3.5.2 Tingkat akurasi Data Testing
Berdasarkan kumpulan data testing dihasilkan bahwa tingkat akurasi ( accuracy ) klasifikasi Naive Bayes bernilai 76,2976% sebagaimana terdapat pada gambar 5.
Gambar 4. Hasil Sentimen Analisis dengan Weka pada data testing
Perhitungan tingkat akurasi pada data testing akan menghasilkan Confusion matrix yang terdapat pada tabel 6 dimana klasifikasi Naive Bayes berhasil melakukan klasifikasi secara benar untuk sentimen positif sebanyak 92 (18%),  sentimen  negatif  sebanyak  269  (52%) dan  sentimen  netral  sebanyak  153  (30%)  dan  grafik  ditampilkan pada gambar 6.
Tabel 6. Confusion Matrix Data Testing PREDIKSI Positif  Negatif  Netral 96 311 171 AKTUAL Positif 127 92 19 16 Negatif  273 2 269 2 Netral 178 2 23 153
Gambar 5. Hasil Analisis Sentimen pada Data Testing dengan Klasifikasi Naive Bayes

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140

## 3.5.3 Evaluasi Klasifikasi Model
Untuk mengetahui klasifikasi model sudah benar maka berikut ini adalah tampilan pembuktian dari WEKA untuk data training yang ditampilkan pada gambar 7 dan tampilan pembuktian data testing pada gambar 8.
Gambar 6. Tampilan Laporan Klasifikasi Naive Bayes dengan Data Training
Gambar 7. Tampilan Laporan Klasifikasi Naive Bayes Dengan Data Testing
Berdasarkan gambar 7 dan 8 maka akan dibuatkan tabel kesimpulan yang terdapat pada tabel 7.
Tabel 7. Tingkat Evaluasi Model dengan Klasifikasi Naive Bayes
No  Data Positif Negatif  Netral Data Training 1 Precision  0,907 0,842 0,724 2 Recall 0,586 0,879 0,876 Data Testing 1 Precision  0,826 0,701 0,895 2 Recall 0,150 0,985 0,860 Rata-rata 1 Precision  0,8665  0,7715 0,8095 2 Recall 0,368 0,932 0,868
Dari  Tabel  7  diketahui  bahwa  data  training  mendapatkan  nilai  presisi  ( precision )  [15]  yaitu  tingkat ketepatan antara kata yang sudah diberikan label dengan klasifikasi yang diberikan oleh Naive bayes dengan nilai sentimen positif adalah 0,907 atau 90.7%, sentimen Negatif adalah 0,842 atau 84,2%, sedangkan sentimen Netral adalah 0,724 atau 72,4%. Sedangkan pada data testing memiliki nilai presisi ( precision ) untuk sentimen positif adalah 0,826 atau 82,6%, sentimen negatif 0,701 atau 70,1% dan sentimen netral 0,895 atau 89,5%.
Pada  tabel  7  juga  terdapat  nilai recall [15]  yaitu  tingkat  keberhasilan  klasifikasi  Naive  Bayes  dalam menemukan  kembali  sebuah  informasi,  informasi  pada  penelitian  ini  berarti  kata  yang  sudah  diberikan  label sentimen,  maka  berdasarkan  tabel  7  nilai recall untuk  data  training  untuk  sentimen  positif  bernilai  0,586  atau 58,6%, sentimen negatif bernilai 0,879 atau 87,9% dan sentimen netral bernilai 0,876 atau 87,6%. sedangkan nilai recall untuk data testing adalah sentimen positif bernilai 0,150 atau 15,0%, sentimen negatif bernilai 0,985 atau 98,5% dan sentimen netral bernilai 0,860 atau 86,0%.

## 3.5.4 Ketepatan Klasifikasi Naive Bayes terhadap Data Tweet
Berdasarkan gambar 7 dan 8 masih berkaitan dengan evaluasi model dengan klasifikasi naive bayes maka akan didapatkan nilai ROC AREA [15] yaitu kemampuan tes untuk mengklasifikasikan dengan benar yang dirangkum pada tabel 8.
Tabel 8. Nilai ROC AREA pada Klasifikasi Naive Bayes No Data Positif Negatif Netral 1 Training 0,945 0,954 0,933 2 Testing 0,972 0,978 0,975
Nilai ROC Area antara 0,90-1 bernilai Excellent (A) [15] sehingga dari Tabel 9 dapat disimpulkan bahwa klasifikasi  Naive  Bayes  terbukti  dapat  mengklasifikasi  dengan  tepat  sentimen  analisis  untuk  melihat  persepsi masyarakat di Indonesia terhadap pemilu 2019 menggunakan data  media sosial Twitter sebanyak 221.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v4i3.2140

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisis dan pembahasan maka kesimpulan penelitian ini adalah : (1) Data tweet dikumpulkan dari tanggal 16 April 2018 sampai 16 April 2019 sehingga didapatkan data sebanyak 221 data tweet yang kemudian diberi label oleh 2 orang tenaga ahli di bidang komunikasi untuk menentukan sentimen positif, negatif dan netral yang kemudian dibagi menjadi data training 70% atau sebanyak 154 data dan data testing 30% atau sebanyak 67 data setelah itu dilakukan proses preprocessing dan text transformation dari proses tersebut terbentuklah data set pola  persepsi  yang  dapat  digunakan  untuk  analisis  sentimen  menggunakan  modeling  klasifikasi  dengan  Naive Bayes.  (2)  Berdasarkan  data  set  yang  telah  terbentuk  pola  persepsi  maka  dilakukan  proses  modeling  dengan klasifikasi Naive Bayes dan menemukan bahwa data set tweet pada penelitian memiliki pola persepsi negatif atau sentimen negatif sebesar 52% jauh lebih besar dari persepsi positif yaitu 18% dan Persepsi positif juga lebih kecil dari persepsi netral dimana persepsi netral memiliki nilai 31%. Tingkat akurasi klasifikasi Naive Bayes terhadap dataset  training  bernilai  81%  dan  76%  pada  dataset  testing,  sedangkan  rata-rata  nilai  precision  untuk  sentimen positif 86,65%, sentimen negatif 77,15%, dan sentimen netral bernilai 80,95% sedangkan rata-rata nilai recall pada sentimen positif 36,8%, sentimen negatif 93,2% dan sentimen netral 86,8%.

## REFERENCES
[1] S. Sorik, “Penataan Demokrasi dan Pemilu di Indonesia Pasca Reformasi,” J. Penelit. Polit. , vol. 16, no. 1, pp. 101–107, 2019.
[2] H.  Abdulsalam,  “Pemilu  2019  Dibayangi  Ancaman  Golput  demi  Liburan  Baca,” tirto.id ,  2019.  [Online].  Available: https://tirto.id/pemilu-2019-dibayangi-ancaman-golput-demi-liburan-djex. [Accessed: 04-Apr-2019].
[3] E. Sulistyo, “Partisipasi Pemilih dalam Pemilu,” Koran Sindo , 05-Mar-2019.
[4] A. Akbar et al. , Serial Evaluasi Penyelenggaraan Pemilu Serentak 2019 Perihal Partisipasi Masyarakat . Jakarta: Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU) RI, 2019.
[5] B. Clinten, “Pengguna Aktif Harian Twitter Indonesia Di Klaim Terbanyak,” Kompas.com , 2019. [Online]. Available: https://tekno.kompas.com/read/2019/10/30/16062477/pengguna-aktif-harian-twitter-indonesia-diklaim-terbanyak. [Accessed: 30-Dec-2019].
[6] S.  J.  Pan,  X.  Ni,  J.  T.  Sun,  Q.  Yang,  and  Z.  Chen,  “Cross-Domain  Sentiment  Classification  via  Spectral  Feature Alignment,” in Proceedings of the 19th International Conference on World Wide Web , 2010, pp. 751–760.
[7] H. Simorangkir and K. M. Lhaksmana, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Games Online Mobile Legends dan Arena of Valor dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” e-proceeding of Englineering , vol. 5, no. 3, pp. 8131–8140, 2018.
[8] G. A. Buntoro, “Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter,” Integer J. , vol. 2, no. 1, pp. 32–41, 2017.
[9] C. Prianto, N. H. Harani, and I. Firmansyah, “Analisis Sentimen Terhadap Kandidat Presiden Republik Indonesia Pada Pemilu 2019 di Media Sosial Twitter,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, pp. 405–413, 2019.
[10]  L.  A.  Andika,  P.  A.  N.  Azizah,  and  R.  Respatiwulan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Hasil  Quick  Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones. J. Appl. Stat. , vol. 2, no. 1, p. 34, 2019.
[11]  P. Y. Saputra, “Implementasi Teknik Crawling Untuk Pengumpulan Data Dari Media Sosial Twitter,” J. Din. Dotcom , vol. 8, no. 2, pp. 160–168, 2017.
[12]  T.  T.  Sang  Nguyen,  “Model-Based  Book  Recommender  Systems  using  Naïve  Bayes  enhanced  with  Optimal  Feature Selection,” in ACM International Conference Proceeding Series , 2019, no. February, pp. 217–222.
[13]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining: Concepts and Techniques . 2012.
[14]  I. H. Witten, E. Frank, and M. A. Hall, Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques , 4th ed. United States: Morgan Kaufmann, 2016.
[15]  I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, and C. J Pal, The WEKA Workbench online appendix . New Zealand: The University of Waikato, 2016.