## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT TERHADAP PINDAHNYA IBU KOTA INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN KLASIFIKASI NAÏVE BAYES
Kurnia Ardiansyah Lubis 1) , Mhd. Theo Ari Bangsa 2) , Andreo Yudertha 3)
¹²³ Sistem Informasi / Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi ¹²³ Jl. Jambi Ma. Bulian KM 16 Sei. Duren Kec. Jaluko Kab. Muaro Jambi, Jambi-Indonesia Email: ¹ Kurniaardiansyah81@gmail.com , ² theoaribangsa@uinjambi.ac.id , ³ andreo@uinjambi.ac.id

## Abstract
Based  on  the  issues  discussed  by  the  government  in  2019,  various  tweets  emerged,  such  as  #capitalmove  and #relocationofthecity. From the many responses of the Twitter user community to the issue, which is one of the trending topics, it is necessary to conduct a sentiment analysis to find out whether the Indonesian people respond to this issue with a positive, neutral, or even negative response. So that with this research we can see an overview of public opinion regarding government policies that plan to relocate the capital city of Indonesia and can also be used as material for evaluating  the  government  in  making  decisions,  this  sentiment  analysis  makes  it  easier  for  us  to  see  data  and information on large social media quickly. Collecting data for this study is done by pulling data sets from social media. The  data  set  that  is  pulled  is  tweets  from  the  community,  and  the  tweets  will  be  grouped  with  positive  and  negative labels  using  the  Naive  Bayes  Classifier  (NBC)  method.  Analysis  using  the  Naïve  Bayes  method  began  with  crawling data  from  Twitter  on  March  6,  2023,  including  as  many  as  4533  raw  files  with  the  keywords  IKN  and  MOVING CAPITAL  CITY.  After  crawling,  data  cleaning  or  preprocessing  consists  of  cleansing,  stopwords,  and  casefolding, leaving 1449 clean records. The data is divided into two categories: training data and test data. Training data is used to provide  knowledge  to  the  Rapid  Miner  in  classifying  data  so  that  the  test  data  can  be  predicted  by  the  Rapid  Miner application. In the first manual test (69%:  31%), you get an accuracy of 74.61%, and in the second (83%: 17%), you obtain  an  accuracy  of  76.30%.  Then,  testing  by  the  system  with  a  comparison  (50%:  50%)  obtained  an  accuracy  of 70.30%, and the second (70%: 30%) test data obtained an accuracy of 73.79%. Regarding the government's policy of wanting  to  move  the  capital  city  of  Indonesia,  it  elicited  various  positive  and negative  responses  from  the public;  the most frequent sentiments were positive sentiments of 1073 (74%), and negative sentiments of 376 (26%). Suggestions for further research to add neutral sentiment to further research.
Keyword: Capital of Indonesia, Data mining, Naïve Bayes

## Abstrak
Berdasarkan  isu  yang  di  bahas  pemerintah  pada  tahun  2019,  timbulah  beragam  tweet  yang  bermunculan  seperti #ibukotapindah, #pemindahanibukota. Dari banyaknya respon masyarakat pengguna Twetter terhadap isu yang menjadi salah  satu  trending  topik  tersebut  maka  perlu  diadakannya  analisis  sentimen  untuk  mengetahui  apakah  masyarakat Indonesia merespon isu ini dengan respon positif, netral, atau malah negatif. Sehingga dengan adanya penelitian ini kita bisa  melihat  gambaran  pendapat  masyarakat  terkait  kebijakan  pemerintah  yang  merencanakan  pemindahan  ibu  kota negara Indonesia dan juga bisa jadi bahan evaluasi pemerintah dalam pengambilan keputusan, dengan adanya analisis sentimen  ini  memudahkan  kita  untuk  melihat  informasi  data  di  media  sosial  yang  besar  dengan  cepat.  Pengumpulan data pada penelitian ini adalah dengan melakukan penarikan data set dari media sosial. Data set yang di tarik merupakan tweet dari masyarakat dan tweet itu akan di kelompokkan dengan label positif dan negatif menggunakan metode Naïve Bayes Clasifier (NBC). Analisis dengan metode Naïve Bayes di mulai dengan crawling data dari Twitter pada tanggal 6 maret  2023  sebanyak  4533  data  mentah  dengan  2  kata  kunci  IKN  dan  IBU  KOTA  PINDAH.  Setelah  crawling selanjutnya  pembersihan  data  atau  preprocessing  yang  terdiri  dari  cleansing,  stopword,  dan  casefolding  sehingga menyisakan  data  yang  bersih  sebanyak  1449  data.  data  di  bagi  menjadi  dua  yaitu  data  latih  dan  data  uji  data  latih digunakan  untuk  memberikan  pengetahuan  kepada  rapid  miner  dalam  menggolongkan  suatu  data  sehingga  data  uji tersebut  dapat  terprediksi  oleh  aplikasi  Rapid  Miner,  dalam  pengujian  manual  pengujian  pertama  (69%:31%)  di dapatkan Acuraccy 74.61% dan yang kedua (83%:17%) didapatkan Acuraccy 76.30% selanjutnya pengujian oleh sistem dengan  perbandingan  (50%:50%)  di  dapatkan  Acuraccy  70.30%  dan  yang  kedua  (70%:30%)  data  uji,  didapatkan Acuraccy  sebesa  73.79%.  Atas  kebijakan  pemerintah  yang  ingin  memindahkan  ibu  kota  indonesia  menimbulkan

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
beragam respon positif dan negatif dari masyarakat, sentiment yang paling banyak yaitu sentiment positif sebesar 1073 (74%),  sentiment  negatif  ditemukan  sebanyak  376  (26%).  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  menambahkan sentiment netral pada penelitian selanjutnya.
Kata Kunci: Ibu kota Indonesia, Data Mining , Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  Bappenas  sebanyak  56,56%  dari  total  penduduk  Indonesia  yang  tinggal  atau  menetap  di  pulau  Jawa. Sedangkan  7,33%  saja  penduduk  yang  berada  di  pulau  Kaliamantan  Indonesia.  Dari  data  persentase  tersebut  terlihat jelas  bahwa  pulau  Jawa  sangat  padat  penduduk,  maka  pemerintah  berinisiatif  untuk  memindahkan  ibu  kota  ke Kalimantan.  Pemerintah  juga  mempertimbangkan  ketersediaan  air  bersih  dan  konversi  lahan  yang  kurang  merata  [1]. Hampir setiap tahun terjadi banjir yang besarnya  bervariasi. Banjir yang terjadi tahun 2007 merupakan yang terbesar, hampir  mencakup  70%  wilayah  Jakarta.  Akibat  banjir  2007  tersebut  menimbulkan  pemikiran  atau  gagasan  untuk memindahkan Ibu Kota Jakarta [2].
Perencanaan  tentang  pemindahan  Ibu  kota  sebenarnya  sudah  dibahas  beberapa  tahun  yang  lalu,namun  pada tahun 2019 rencana ini baru mulai terealisasikan. Dari rencana pemerintah atas pemindahan ibukota ini menimbulkan banyak  pro  dan  kontra  bagi  penduduk  Indonesia  di  berbagai  media  sosial.  Masyarakat  berpendapat  dari  anggaran pemindahaan Ibu kota baru lebih baik digunkanan untuk hal yang lebih penting seperti mengurangi bencana covid-19 yang  terjadi  di  Indonesia  [3].  Atas  rencana  pemerintah  tersebut  untuk  memindahkan  ibu  kota,  hal  ini  menimbulkan reaksi positif dan negatif dari masyarakat Indonesia melalui beberapa media sosial seperti Twitter dan Facebook, tidak hanya masyarakat beberapa toko publik pun juga memberikan pro dan kontra terhadap rencana pemerintah tersebut.
Salah  satu  platform  media  sosial  seperti  Twitter  dapat  kita  perhatikan  khusus  karena  para  pemakainya  sangat dengan mudah mendapatkan maupun mengunggah informasi tentang pendapat mereka tentang masalah tertentu melalui pesan publik yang disebut tweet. Diluar itu, pejabat pemerintah dan tokoh politik menggunakan Twitter untuk memberi informasikan  kepada  publik  tentang  kegiatan    mereka  [4].  Pengguna  Twitter  yang  banyak  dengan  hak  yang  bebas berpendapat  di negara Indonesia, berbagai informasi atau isu politik umumnya menjadi trending topik di Twitter, dan salah satu isu yang sempat gempar dan trending topic adalah rencana pemerintah atas pemindahan ibu kota negara. Dari isu  yang    di  bahas  pemerintah  pada  tahun  2019,  timbulah  beragam  tweet  yang  bermunculan  seperti #ibukotapindah, #pemindahanibukota .  Dari  banyaknya  respon  masyarakat  pengguna  Twetter  terhadap  isu  yang  menjadi  salah  satu trending  topik  tersebut  maka  perlu  diadakannya  analisis  sentimen  untuk  mengetahui  apakah  masyarakat  Indonesia merespon  isu  ini  dengan  respon  positif,  netral,  atau  malah  negatif.  Sehingga  dengan  adanya  penelitian  ini  kita  bisa melihat gambaran pendapat masyarakat terkait kebijakan pemerintah yang  merencanakan pemindahan ibu kota negara Indonesia dan juga bisa jadi bahan evaluasi pemerintah dalam pengambilan keputusan, dengan adanya analisis sentimen ini memudahkan kita untuk melihat informasi data di media sosial yang besar dengan cepat.
Analisis  sentimen  adalah  cabang  ilmu  pada data  mining yang  di  pakai  untuk  menganalisis,  mengolah  dan memperoleh  data  tekstual  dari  entitas  semacam  layanan,  produk,  individu,  organisasi,  dan  topik  tertentu. Analisis  ini berguna buat mendapatkan sebentuk informasi dari sebuah himpunan data yang ada [5]. Pada analisis sentimen terdapat beberapa  metode  klasifikasi mechine  learning seperti Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine,  Logistic  Regresion dan Lexion  Based ,  yang  digunakan  untuk  mencari  hasil  yang  terbaik.  Namun  pada  penelitian  ini  peneliti  memilih  untuk menggunakan metode Naïve Bayes Clasifier (NBC) dikarnakan metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan (Training  Data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian[6]. Membandingkan data latih dan data uji yang berdasarkan probalitas kata kuncinya merupakan metode klasifikasi teks Naive Bayes Classifier[4], [7], [8].
Terdapat beberapa penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian ini yaitu. Penelitian yang di lakukan oleh (Samsir, et al.,2021)  Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  didapatkan  hasil  selama  penelitian  tersebut  menunjukkan  30%  perasaan  positif,  69%  perasaan negatif, dan 1% perasaan netral. [10] Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Perpanjangan PPKM Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor didapatkan hasil  Hasil  akurasi  69,5%,  recall  69,5%,  dan  presisi  68,7%.  Hasilnya  kurang memuaskan  karena  diperlukan  ketelitian  yang  tinggi  agar  valid  ketika  digunakan  dalam  evaluasi  kebijakan.  [11] Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan SVM didapatkan hasil hasil nilai accuracy 0,85, nilai presisi 1,0, nilai recall 0,7 dan nilai skor F1 0,82. Hal ini dikategorikan baik. [12] Analisis Sentimen Pembelajaran Campuran Pada Twitter Data Menggunakan Algoritma Naïve Bayes didapatkan hasil  44,51% positif, 45,80% negatif, dan 9,69 % netral.    positif  menunjukkan  bahwa  siswa,  guru,  dan  institusi  penyelenggara  metode  pembelajaran  campuran.  [13] Analisis Sentimen Twitter Terhadap Opini Publik Atas Isu Pencalonan Puan Maharani dalam PILPRES 2024, mendapat

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
rata-rata opini negatif hanya 0,1%,  netral 97,25, dan positif 2,55%. Pengguna Twitter pada umumnya tidak agresif saat membahas topik yang mengarah pada pencalonan Puan Maharani di Pilpres 2024.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah  dengan  melakukan  penarikan  data  set  dari  media  sosial  atau  di sebut  dengan Internet  Searching .  Data  set  yang  di  tarik  merupakan tweet  dari  masyarakat  dan  tweet  itu  akan  di kelompokkan dengan label positif dan negatif menggunakan metode Naïve Bayes Clasifier (NBC).
Gambar 1 Tahapan Penelitian Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes

## 2.2 Data Crawling
Data  crawling  adalah  proses  automatis  untuk  mengumpulkan  dan  mengindeks  data  dari  berbagai  sumber  seperti situs web, database, atau dokumen,pengumpulan data dilakukan dengan crawling data tweet menggunakan RapidMiner dengan Keyword #ibukotapindah, #ikn .
Gambar 2 Tahapan Crawling tahapan Crawling data pada tanggal 6 maret 2023 dengan menggunakan dua kata kunci yaitu IKN dan IBU KOTA PINDAH, dimana data di tarik menggunakan operator Search Twitter menggunakan pengaturan data populer atau yang terbaru, kata  kunci  IKN  sebanyak  3866  data  mentah  dan  IBU  KOTA  PINDAH  sebanyak  667  data  mentah.  Adapun tampilan beberapa data mentah terdapat pada tabel di bawah:
Tabel 1 Tampilan beberapa  data mentah hasil Crawling
No Text
1 @rahmawaadityan Kagak warga ibu kota jg,di kota lain yg rumahnya pinggir rel atau yg pakai lahan punya TNI kalau disuruh pindah karena tanahnya atau rumahnya atau lahannya mau di pakai pasti ngamuk-ngamuk nggak terima.yg KAI malah harus kasih kompensasi sesuai bangunan
2 @sociotalker Seharusnya mumpung ada rencana pindah ibu kota ke Kalimantan, sekalian aja reset NPP  buat  dibangun  di  Kalimantan  yang  notabenenya  'aman'  dari  aktivitas  seismik.  Toh  Jepun  yg jelas2 di RoF aja berani bikin NPP...
3 @daffanacom ibu kota mau pindah ke ikn. tp proyek unggulan kayak gini aja bisa mangkrak. yakin gak malu maluin indonesia ?
4 sekarang Ada istilah ibu kota di pindah

## 2.3 Preprocesing
Adapun  tahap  ini  adalah  mempersiapkan  data  teks  sebelum  digunakan  pada  proses  lainnya[14].  Pada  tahap  ini akan mengubah data teks menjadi bentuk yang lebih baik sehingga menghasilkan informasi teks dengan kualitas yang baik dan siap di gunakan untuk proses selanjutnya.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 3 Tahapan pembersihan data
Gambar 4 dimana proses pembersihan data kotor dengan menggunakan operator Replace RT, URL, HASTAG, MENTION, SIMBOL. Lalu menggunakan operator Filter Examples yang gunanya untuk menghapus data yang kosong dan untuk menghapus data yang sama atau dobel digunakan operator Remove Duplicates. Adapun tahapannya dapat di lihat sebagai berikut :
1. Cleansing
Cleansing adalah tahapan dimana karakter dan tanda baca yang tidak diperlukan dihilangkan dari teks, yang mana salah  satu  fungsi clensing itu  sendiri  yaitu  dapat  mengurangi noise pada  dataset.  Contoh  karakter  yang  di  hilangkan berupa URL, tag (#), tanda baca seperti titik (.), koma (,) dan karakter  lainnya yang tidak digunakan.

## a. Cleansing RT
Cleansing RT  adalah  pembersihan  kata  yang  mengandung  RT  ( ret  weet )  dimana  teks  tersebut  tidak  mempunyai makna  dalam  analisis sentiment sehingga  dalam  analisis sentiment dilakukan Cleansing RT  dengan  menggunakan operator Replace RT menggunakan kode RT @.*
b. Cleansing URL
Cleansing URL adalah contoh pembersihan kata yang mengandung URL dimana URL tersebut tidak mempunyai makna dalam analisis sentiment sehingga dalam analisis sentiment dilakukan Cleansing URL dengan operator Replace URL menggunakan kode http.* c. Cleansing HASTAG
Cleansing HASTAG adalah contoh pembersihan kata yang mengandung HASTAG dimana HASTAG tersebut tidak mempunyai  makna dalam  analisis sentiment sehingga  dalam  analisis  sentiment  dilakukan Cleansing  HASTAG dengan operator Replace HASTAG menggunakan kode #.*? d. Cleansing MENTION
Cleansing MENTION adalah contoh pembersihan kata yang mengandung MENTION dimana MENTION tersebut tidak  mempunyai  makna  dalam  analisis sentiment sehingga  dalam  analisis sentiment dilakukan Cleansing  MENTION dengan operator Replace MENTION menggunakan kode @.*? e. Cleansing SIMBOL
Cleansing SIMBOL adalah contoh pembersihan kata yang mengandung SIMBOL dimana SIMBOL tersebut tidak mempunyai  makna dalam  analisis sentiment sehingga  dalam  analisis  sentiment  dilakukan Cleansing  SIMBOL dengan operator Replace SIMBOL menggunakan kode [!@#$%^&*()_+-=/,.><;":] f. Cleansing data kosong Tahapan  selanjutnya  setelah  melakukan  pembersihan  data  dengan  melakukan Cleansing data  kosong  yaitu tahapan menghapus data yang kosong dari data yang sudah melalui tahapan Cleansing dengan menggunakan operator yang bernama Filter Examples . g. Cleansing data duplikat
Setelah melakukan tahapan penghapusan data yang kosong maka ada satu tahap lagi yaitu menghapus data yang duplikat dengan menggunakan operator yang bernama Remove Duplicates data yang mengandung lebih dari satu data yang sama maka akan di hapus supaya mempermudah pada saat melakukan analisis sentiment . h. Case Folding Case Folding adalah untuk menyamaratakan penggunaan huruf kapital. Didalam penulisan tweet pasti terdapat

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
perbedaan bentuk hurup maka perlu dilakukanla yang namanya Case Folding . i. Tokenizing
Tokenisasi  adalah  memecah  kalimat  menjadi  pisah-pisah  supaya  kata-kata  tersebut  dapat  diproses  lebih  lanjut dalam analisis teks.
j. Filtering Filtering adalah  langkah  menghilangkan  kata-kata  yang  muncul  dalam  jumlah  banyak  tetapi  tidak  dianggap penting ( stopwords ). Pada dasarnya stopwords adalah sekumpulan kata yang banyak digunakan dalam berbagai bahasa. Alasan  untuk  menghapus  kata-kata stopwords adalah  karena  terlalu  sering  muncul,  memungkinkan  pengguna  untuk fokus pada kata-kata yang lebih penting.

## 2.4 Ekstrasi Fitur
merupakan  proses  penting  pada  klasifikasi  teks  untuk  mengubah  format  tekstual  yang  tidak  terstruktur  menjadi terstruktur  sehingga  dapat  diproses  oleh  algoritma machine  learning untuk  mengklasifikasikan  ke  class  yang  telah ditentukan  sehingga  mempeermuda  klasifikasi Naïve  Bayes . Selanjutnya  TF-IDF  ( Term  frequency  Inverse  Document Frequency) digunakan  untuk  menentukan  nilai  frekuensi  sebuah  kata  dalam  sebuah  dokumen  atau  artikel  dan  juga frekuensi di dalam banyak dokumen. Perhitungan ini menentukan seberapa relevan sebuah kata dalam sebuah dokumen.

## 2.5 Pelabelan Manual
Sebelum melanjutkan ketahapan berikutnya adapun data yang telah melalui proses yang telah disebutkan di atas, data tersebut di labelkan secara manual dengan sentiment positif dan negatif, apabila terdapat data yang bernada netral maka data tersebut dilihat dulu jika tidak ada kata-kata seperti mengejek, menghina atau cenderung tidak setuju maka di golongkan  positif,  barulah  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya,  menggunakan  Majority  rule,  yaitu  suara  terbanyak  yang ditentukan melalui voting untuk mengambil keputusan tanpa mempertimbangkan argumentasi .
O1 = Orang pertama, O2 = Orang kedua, O3 = Orang ketiga, N   = Negatif, P    = Positif
Tabel 2 Data pelabelan manual No Text O1 O2 O3 Sentimen 1 iya lah klo distop otomatis ini banyak ngalamin kendala masalah baru apalagi ikn loh yg mau dijadiin ibu kota pikir pikir lagi deh ibu kota pindah N N N Negatif 2 ibu  kota  mau  pindah  ke  ikn  tp  proyek  unggulan  kayak  gini  aja bisa mangkrak yakin gak malu maluin indonesia ? N N N Negatif 3 Menteri  Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan  Reformasi Birokrasi Abdullah Azwar Anas mengklaim rencana pemindahan aparatur sipil P P P Positif 4 Ga ada urgensinya ibu kota pindah N N N Negatif
Taebel  2  dapat  kita  lihat  di  mana  beberapa  data  yang  telah  dilakukan  proses  pelabelan  secara  manual,  pada pekabelan manual peneliti melakukan pelabelan dengan menggunkan 3 orang untuk melakukan pelabelan tersebut, jika 2 orang menganggap positif dan 1 orang mengatakan negatif maka sentimentya positif begitupun sebalikanya.

## 2.6 Clasificasion Naïve Bayes
Data dalam bentuk tweet di ambil dari Twetter lalu disimpan dalam bentuk file csv. Data dibagikan menjadi dua set  data,  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Pelabelan  akan  disediakan  untuk  membedakan  antara  tweet  negatif  dan  positif. Metode  Naïve  Bayes  digunakan  pada  tahap  klasifikasi sentimen dan  interpretasi  hasil  analisis sentiment ,  selanjutnya data di splitting dengan perbandingan data training dan data testing yang kemudian dikomputasi menggunakan metode Naïve Bayes sehingga menghasilkan luaran.
Tahapan awal dalam menngunakan metode Naïve bayes pada Rapid Miner adalah membuat model dari metode Naïve bayes tersebut yaitu dapat kita lihat pada gambar dibawah ini :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 4 Membuat model Naïve bayes pada Rapid Miner
Selanjutnya  yaitu  tahapan  mengisi  data  yang  sentimentnya  masi  kosong  dengan  menggunakan  model Naïve bayes yang kita buat pada gambar 3.5 tahapannya dapat kita lihat pada gambar dibawah :
Gambar 5 Proses pelabelan dengan model dan data latih Naïve Bayes

## 2.7 Confusion Matrik
Confusion Matrik adalah metode untuk mengukur suatu kinerja klasifikasi, pada cara kerjanya Confusion Matrik bekerja untuk membandingkan atau untuk melihat hasil klasifikasi yang dibuat oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang dibuat.  Saat  pengukuran  kinerja  menggunakan  confusion  matrix,  terdapat  4  (empat)  istilah  sebagai  representasi  hasil proses  klasifikasi.  Keempat  istilah  tersebut  adalah  True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP)  dan False Negative (FN). Nilai True Negative (TN) merupakan jumlah data negatif yang terdeteksi dengan benar, sedangkan False Positive (FP) merupakan data negatif namun terdeteksi sebagai data positif [15].

## 2.8 Evaluasi
Tahapan  ini  adalah  tahapan  terakhir  dalam  penelitian  ini  yaitu  evaluasi  adalah  proses  memeriksa  secara  kritis hasil klasifikasi, kegiatan, kebijakan atau sejenisnya. Ini termasuk mengumpulkan informasi tentang kegiatan dan hasil klasifikasi.  Tujuannya  adalah  untuk  melakukan  penilaian  tentang  suatu  klasifikasi,  meningkatkan  keefektifannya,  dan menimbang  keputusan.  Dari  proses  tersebut  nantinya  kita  dapat  mengetahui  apakah  metode  yang  digunakan  sudah sesuai prediksinya.
a. Split Validation
Split validation merupakan bentuk klasifikasi Naïve Bayes yang berkerja untuk membagi dua data set yaitu data latih dan data tes dengan jumlah data latih lebih besar dari data tes, data latih digunakan sebagai pelatih data dan data tes di gunakan untuk data yang di uji [15].

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Gambar 6 Ilustrasi Split Validation
Data latih Data uji
b. Cross Validation
Cross Validagion dilakukan untuk pengujian klasifikasi yang menggunakan 5 partisi atau disebut dengan k = 5, pengujian ini berkerja 4 sebagai data latih 1 sebagai data uji, yang disebut dengan 5 skema cross Validation.
Tabel 3 Ilustrasi skema 5- fold cross validation Partisi 1 Partisi 2 Partisi 3 Partisi 4 Partisi 5 Partisi 1 Partisi 2 Partisi 3 Partisi 4 Partisi 5 Partisi 1 Partisi 2 Partisi 3 Partisi 4 Partisi 5 Partisi 1 Partisi 2 Partisi 3 Partisi 4 Partisi 5 Partisi 1 Partisi 2 Partisi 3 Partisi 4 Partisi 5 data uji data latih

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembahasan dan hasil dari Ekstrasi Fitur
Setelah  melalui  tahapan Cleansing maka  data  tersebut  memasuki  tahahapan  Exstrasi  Fitur  yang  mana  di  dalam proses tersebut ada istilah yang dinamakan TF-IDF ( Term frequency Inverse Document  Frequency) adapun proses atau tahap TF-IDF dalam Rapid di bawah ini contoh proses tf idf pada Gambar 4.1 berikut :
Gambar 7 Proses TF-IDF di Rapid Miner
Sebelum melakukan TF-IDF kita perlu mengubah data set yang sudah di Cleansing karena data set yang sudah di Cleansing tersebut masih bersifat Nominal sedangkan yang dibutuhkan untuk proses dokumen ini adalah tipe data teks maka data set tersebut harus kita ubah dari Nominal ke Teks dengan menggunakan operator yang bernama Nominal to Text seperti  yang  dapat  kita  lihat  di  Gambar  7,  setelah  itu  barulah  data  tersebut  bisa  di  lakukan  TF-IDF  dengan menggunakan  operator  yang  bernama Process  Documents  from  Data ,  di  dalam  operator  TF-IDF  tersebut  kita  harus memasukkan beberapa operator lagi seperti yang dapat kita lihat pada gambar di bawah :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 8 Proses didalam operator TF-IDF
Pada Gambar 4.2 adalah gambar proses di dalam operator TF-IDF di mana terdapat beberapa operator lagi yang pertama  adalah Tokenize yang  mana  operator  ini  berfungsi  untuk  memisahkan  menjadi  bagian-  bagian    kalimat  yang terpisah atau kata-kata dengan tujuan untuk proses analisis teks selanjutnya adapun gambaran dari proses ini dapat kita lihat pada gambar sebagai berikut :
Gambar 9 Gambar hasil dari data yang di Tokenize
adapun  beberapa  contoh  kata  dari  hasil  pembobotan  kata  atau  TF-IDF  dapat  kita  lihat  pada  gambar  sebagai berikut :
Gambar 10 Contoh kata-kata hasil pembobotan TF-IDF
Pada  Gambar  10    terdapat  contoh  kata  kata  yang  sudah  melalui  tahap  pembobotan  kata  atau  TF-IDF  di  mana pada  gambar  di  atas dapat kita  lihat  kata  IKN  muncul  sebanyak 885  kali dalam 824  data  atau dokumen tweet , begitu juga dengan kata-kata yang lain yang berhasil di TF-IDF.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Selanjutnya  di  karnakan  kata  kata  tersebut  masi  bercampur  antara  huruf  besar  dan  huruf  kecil  maka  perlu  di samaratakan  sehingga  menjadi  huruf  kecil  semua  supaya  menjadi  kata  yang  seragam  dengan  menggunakan  operator yang bernama Transform Cases .
Setelah  menyeragamkan  huruf  tahapan  selanjutnya  yaitu  menghapus  kata-  kata  yang  tidak  penting  dan  tidak mempunyai makna atau bisa disebut dengan istilah Stopwords seperti kata-kata, yang, dan, di, adalah dan masi banyak lagi,  untuk  menghapus  kata-kata  tersebut  kita  membutuhkan  operator  yang  bernama Filter  Stopwords(dictionary) dimana  nantinya  didalam  operator  tersebut  kita  isikan  kumpulan  kata  kata  yang  tidak  penting  tersebut.  Yang  terkhir dalam  proses  ini  adalah  menghilangkan  kata  kata  yang  singkat  seperti  kata-kata  yang  muncul  2  huruf  (yg)  kata  kata seperti itu di hapus menggunakan operator yang bernama Filter Tokens (by length) dan berikut gambar kata kata yang telah dilakukan proses Stopwords dan Filter Tokens (by length) :
Gambar 11 Kata-kata yang sudah di Stopwors dan Filter Tokens
Pada Gambar 11 kita dapat melihat di mana kata-kata di gambar tersebut sudah melalui berbagai proses sehingga hanya  menampilkan  kata-kata  yang  berharga  dan  juka  menjadi  trending  topik  dalam  kedua  kata  kunci  IKN  dan  IBU KOTA PINDAH.  Supaya tampilannya lebih menarik maka peneliti akan menampilkan sebuah visualisasi yang cukup tren di analisis sentiment yaitu  berupa Wordcloud :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Pada Gambar 12 di atas peneliti mengambil 30 contoh kata teratas kecuali kata IKN karana kata IKN adalah kata kunci, kita dapat melihat sebuah kumpulan kata-kata yang banyak muncul atau trending di dalam teks twiiter di mana semakin  besar  kata-kata  pada  gambar Worcloud maka  semakin  besar  bobot  kata-kata  tersebut  begitupun  sebalikanya. Pada gambar juga terdapat kata-kata lain yang mana kata-kata yang muncul seperti contohnya kata-kata seperti presiden Jokowi ternyata menjadi trending topik atau banyak di sebut dalam Twitter juga.

## 3.2 Hasil Permodelan Metode Naïve Bayes
Dari  data  keseluruhan  yang  tersisa  setelah  melalui  berbagai  tahap  yang  telah  dipaparkan  sebelumya  tersisalah data sebanyak 1.449 data. Dari data 1.449 tersebut dilakukan 2 kali pengujian yang pertama yang mana 1000 sebagai data latih dan 449 sebagai data uji sedangkan pengujian yang kedua 1.200 sebagai data latih 249 sebagai data uji baru di dapatlah hasil Accuracy , presisi dan Recall yang dihitung menggunakan rumus :
Accuracy =
TP+TN TP+TN+FP+FN ∗ 100%
Presisi = TP FP+TP ∗ 100%
Recall = TP FN+TP ∗ 100%

## Dimana :
• TP adalah True positif, yaitu jumlah data yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
• TN adalah True negatif, yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
• FN adalah false negatif, yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
• FP adalah false positif, yaitu jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
Untuk hasil pengujian manual dapat kita lihat pada tabel dan penjelasan dibawah:
Tabel 4 Hasil uji data uji 449 dan data latih 1000
True negatif True positif pred.negatif 67 70 pred.positif 44 268 Total 449 Accuracy = 268+67
268+67+70+44 ∗ 100%
= 74.61%
Presisi = 268 70+268 ∗ 100%
= 79.28% Recall = 268 44+268 ∗ 100%
= 85.89%
Tabel 5 Hasil uji data uji 249 dan data latih 1200 True negatif True positif pred.negatif 41 39 pred.positif 20 149 Total 249 Accuracy = 149+41
149+41+39+20 ∗ 100%
= 76.30%
Presisi = 149 39+149 ∗ 100% = 79.25% Recall = 149 20+149 ∗ 100%
= 79.25%
Berdasarkan pengujian data di atas di mana yang pertama dengan jumlah data latih 1000 dan data uji 449 atau 69%  :  31%  di  dapatkan  nilai Acuraccy sebesar  74.61%,  Presisi  79.28%, Recall 85.89%  dan  pengujian  yang  kedua

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
dengan  data  latih  1200  dan  data  uji  249  atau  83%  :  17%  didapatkan  nilai Acuraccy sebesar  76.30%,  Presisi  79.25%, Recall 79.25%.

## 3.3 Hasil pengujian Split Validation oleh sistem
Untuk hasil pengujian dari sistem dapat kita lihat pada gambar dan penjelasan dibawah :
Gambar 13 Pengujian data 50% : 50%
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dapat  kita  lihat  pada  Gambar  4.7  di  mana  pengujian  di  lakukan  dengan membagi  data  uji  dan  data  latih  dengan  perbandingan  50%  :50%  di  dapatkan  nilai Acuraccy sebesar  70.30%,  Presisi 73.51% dan Recall 84.37%.
Gambar 14 Pengujian data 70% : 30%
Hasil pengujian pada Gambar 4.8 di mana pengujian dilakukan dengan membagi data uji dan data latih dengan perbandingan  70%  data  latih  dan  30%  data  uji,  didapatkan  nilai Acuraccy sebesar  73.79%,  Presisi  75.47%, Recall 87.41%.
Berdasarkan kedua pengujian di atas menunjukan bahwa semakin besar data latih yang digunakan untuk tahap pengklasifikasian maka semakin besar pula nilai Acuraccy yang di dapat dengan dibuktikan dua tahapan pengujian Split Validation di atas yaitu pengujian secara manual dan pengujian secara otomatis oleh sistem Rapid Miner.

## 3.4 Hail pengujian Cross Validation
Setelah  melakukan  pengujian  dengan Split  validation selanjutnya  pengujian  dengan  menggunakan Cross Validation di  mana  pada  pengujian  ini  semua  data  1449   di  dapatkan  acuraccy  sebesar 71.98%  yang  mana dapat  kita lihat pada Gambar 4.9 dibawah ini.
Gambar 15 pengujian Cross Validation

## 3.5 Hasil percobaan data baru
Selanjutnya  yaitu  peneliti  mencoba  memasukkan  data  baru  kedalam  klasifikasi  ini  untuk  melihat  bagaimana hasil prediksinya adapun data dan prediksinya dapat dilihat pada tabel di bawah :

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 6 Percobaan tambah data baru
No Text Prediksi Hasil 1 Indonesia makin maju karena ikn Positif Benar 2 Semangat untuk pembangunannya Positif Benar 3 Saya bangga jadi warga indonesia Negatif Salah 4 Wiih ibu kota baru pasti mantapni Negatif Salah 5 Ikn itu gak terlalu penting menghabiskan uang saja Negatif Benar 6 Ikn gak penting Negatif Benar 7 Indonesia bisa bobrok kalau maksa bangun ikn Negatif Benar 8 Menyusahkan rakyat Negatif Benar
Berdasarkan data di atas kita dapat melihat dari 8 data di atas yang betul terprediksi dengan benar adalah 6 data dan 2 data salah.
Gambar 16 Jumlah sentiment positif dan negatif
Berdasarkan  gambar  diagram  di  atas  menampilkan  jumlah  data  yang  bernada  positif  dan  negatif  dengan keseluruhan data 1449, sentiment yang bernada positif berjumlah 1073 atau 74% dan sentiment negatif berjumlah 376 atau 26%  ini menunjukkan bahwa sentiment yang benada positif lebih dominan tinggi.

## 3.6 Evaluasi
Tabel 7 Hasil Evaluasi Perbandingan Pengujian Acuraccy Precision Recall Manual, data uji 449 dan data latih 1000 74.61% 79.28% 85.89% Manual, data uji 249 dan data latih 1200 76.30% 79.25% 79.25% Split Validation, 50% : 50% 70.30% 73.51% 84.37% Split Validation, 70% : 30% 73.79% 75.47% 87.41% Cross Validation keseluruhan data 71.98% 74.09% 86.13%

## 4. KESIMPULAN
Metode Naïve Bayes dapat digunakan sebagai metode untuk mengklasifikasi sentiment . Analisis dengan metode Naïve Bayes di mulai dengan crawling data dari Twitter pada tanggal 6 maret 2023 sebanyak 4533 data mentah dengan 2 kata kunci  IKN  dan IBU  KOTA  PINDAH.  Setelah crawling selanjutnya  pembersihan data  atau preprocessing yang  terdiri dari cleansing, stopword, dan casefolding sehingga menyisakan data yang bersih sebanyak 1449 data. Tahapan terakhir
74% 26% Jumlah data sentiment positif dan negatif
positif
negatif

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 18, Nomor 1, Januari 2024, Page 226-238 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
yaitu  mengklasifikasikan  data  dengan  metode Naïve  Bayes dengan  menggunakan  aplikasi  Rapid  Miner,  pelabelan manual diperlukan sebelum menngunakan metode selanjutnya data di bagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji data latih digunakan untuk memberikan pengetahuan kepada rapid miner dalam menggolongkan suatu data sehingga data uji tersebut  dapat  terprediksi  oleh  aplikasi  Rapid  Miner,  dari  pengujian  yang  sudah di  lakukan  dapat  disimpulkan  bahwa semakin  banyak  data  latih  yang  digunakan  semakin  tinggi Acuraccy . Atas  kebijakan  pemerintah  yang  ingin memindahkan  Ibu  kota  Indonesia  menimbulkan  beragam  respon  positif  dan  negatif  dari  masyarakat, sentiment yang paling  banyak  yaitu positif  sebesar  1073  (74%), sentiment negatif  ditemukan  sebanyak  376  (26%).  Banyaknya sentiment positif  dengan  jumlah sentiment negatif    ini  menunjukan  bahwa  masyarakat  Indonesia  tidak  menutup kemungkinan menyetujui atas kebijakan pemerintah dalam pemindahan Ibu kota Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. B. Rochmanto and E. M. P. Hermanto, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Kebijakan Pemindahan Ibukota Indonesia Menggunakan Metode NBC dan SVM,” Pros. Semin. Nas. Stat. IX 2020 , vol. 9, no. 2020, pp. 1–11, 2020.
[2] M. Yahya, “Pemindahan Ibu Kota Negara Maju dan Sejahtera,” J. Stud. Agama dan Masy. , vol. 14, no. 1, p. 21, 2018, doi: 10.23971/jsam.v14i1.779.
[3] M. P. Agustina and H. Hendry, “Sentimen Masyarakat Terkait Perpindahan Ibukota Via Model Random Forest dan Logistic Regression,” Aiti , vol. 18, no. 2, pp. 111–124, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.111-124.
[4] W. Yulita et al. , “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jdmsi , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[5] V.  Kevin,  S.  Que, A.  Iriani,  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisis  Sentimen  Transportasi  Online  Menggunakan  Support  Vector Machine Berbasis Particle Swarm Optimization ( Online Transportation Sentiment Analysis Using Support Vector Machine Based on Particle Swarm Optimization ),” vol. 9, no. 2, pp. 162–170, 2020.
[6] D.  Alita  and  R.  B.  A.  Shodiqin,  “Sentimen  Analisis  Vaksin  Covid-19  Menggunakan  Naive  Bayes  Dan  Support  Vector Machine,” J. Artif. Intell. Technol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2023.
[7] T.  Krisdiyanto,  “Analisis  sentimen  opini  masyarakat  Indonesia  terhadap  kebijakan  PPKM  pada  media  sosial  Twitter menggunakan Na{\"\i}ve bayes classifiers,” J. CoreIT , pp. 32–37, 2021.
[8] I.  Rish,  “An  empirical  study  of  the  naive  Bayes  classifier,”  in IJCAI  2001  workshop  on  empirical  methods  in  artificial intelligence , 2001, vol. 3, no. 22, pp. 41–46.
[9] R. W. Samsir1, Ambiyar2, Unung Verawardina3, Firman Edi4 and 1, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, pp. 157–163, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[10] A. Asro’i and H. Februariyanti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Perpanjangan Ppkm Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 17–24, 2022, doi: 10.31294/jki.v10i1.12624.
[11] O. I. Gifari, M. Adha, F. Freddy, and F. F. S. Durrand, “Analisis Sentimen Review Film Menggunakan TF-IDF dan Support Vector Machine,” J. Inf. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 36–40, 2022, doi: 10.46229/jifotech.v2i1.330.
[12] R. Watrianthos, M. Giatman, W. Simatupang, R. Syafriyeti, and N. K. Daulay, “Analisis Sentimen Pembelajaran Campuran Menggunakan Twitter Data,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 166, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3383.
[13] D. A. Vonega, A. Fadila, and D. E. Kurniawan, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Opini Publik Atas Isu Pencalonan Puan Maharani dalam PILPRES 2024,” vol. 6, no. 2, 2022.
[14] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2021.
[15] Karsito  and  Susanti  Santi,  “Klasifikasi  Kelayakan  Peserta  Pengajuan  Kredit  Rumah  Dengan Algoritma  Naive  Bayes  Di Perumahan Azzura Residence,” J. Teknol. Pelita Bangsa , vol. 9, pp. 43–48, 2019.