## Analisis Sentimen Pencalonan Jokowi dalam Tiga Periode menggunakan Metode Naïve Bayes

## Sentiment Analysis of Jokowi’s Candidate Discourse in Three Periods using the Naïve Bayes Method
1 Dita Nurmadewi*, 2 Mia Amaliah, 3 Hajar Hanifah, 4 Ulfa Bunnaya Purwanti, 5 Maruti Sekar Arum, 6 Nanang Wijaya Kusuma, 7 Sri Yuniati
123456 Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Bakrie
7 Hubungan Internasional, Universitas Jember Jalan H. R. Rasuna Said Kav. C22, Kecamatan Kuningan, DKI Jakarta 12920 Jalan Kalimantan 37, Jember 68121 *e-mail: dita.nurmadewi@bakrie.ac.id
( received : 8 November 2022, revised : 16 November 2022, accepted : 26 November 2022)

## Abstrak
Menjelang  pemilihan  presiden  2024,  banyak  wacana  berkembang  di  kalangan  masyarakat  terkait periode pemilihan presiden yang berlangsung setiap lima tahun. Salah satu wacana politik yang ramai diperbincangkan  adalah  pencalonan  Presiden  Jokowi  untuk  periode  ketiga  kepemimpinannya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  analisis  sentimen  masyarakat  terhadap  wacana  tersebut. Data  sampel  untuk  analisis  sentimen  diambil dari  media  sosial Twitter berupa  status tweet .  Tahapan yang dilakukan oleh peneliti dimulai dengan menentukan  metode penelitian melalui text mining dan analisis sentimen dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes . Hasil dari penelitian yang dilakukan mengungkapkan  bahwa  masih  banyaknya  sentimen  positif  dibandingkan  sentimen  negatif  terkait wacana pencalonan Jokowi dalam tiga periode.
Kata kunci: Analisis sentimen , Naive Bayes, Twitter, Jokowi

## Abstract
Approaching the 2024 presidential election many discourses develop among the public regarding the presidential  election  period  which  takes  place  every  five  years.  One  of  the  most  widely  discussed political  discourses  is  the  candidacy  of  President  Jokowi  for  the  third  term  of  his  leadership.  This study  aims  to  carry  out  a  sentiment  analysis  of  the  public  on  the  discourse.  The  sample  data  for sentiment analysis is taken from Twitter social media in the form of tweet status. The stages carried out  by  the  researchers  began  with  determining  the  research  method  through  text  mining  and sentiment analysis using the Naive Bayes algorithm. The results of the research conducted revealed that there are still many positive sentiments compared to negative sentiments related to the discourse of Jokowi's candidacy in the three periods.
Keywords: Sentiment Analysis, Naive Bayes, Twitter, Jokowi

## 1 Pendahuluan
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  saat  ini  berkembang  kian  pesat,  karena  adanya  dukungan pengguna  internet  di  dunia.  Dalam  melakukan  aktifitas  sehari-hari,  masyarakat  cenderung memanfaatkan  internet  untuk  saling  berkomunikasi  melalui  media  sosial,  mencari  informasi  terbaru atau up-to-date dan  bahkan  penggunaan  internet  juga  dijadikan  sebagai  media  pendukung  dalam melakukan  transaksi  jual  beli  [1].  Penggunaan  internet  untuk  mencari  informasi  menjadi  rutinitas sehari-hari  di  kalangan  masyarakat,  hal  ini  di  dukung  oleh  survey  yang  dilakukan  pada  tahun  2016 oleh  Asosisasi  Penyelenggara  Jasa  Internet  Indonesia  (APJII)  yang  menyatakan  bahwa  jaringan internet sebesar 97,4% digunakan untuk mengakses media sosial [2].
Media  sosial  memiliki  peran  sebagai  alat  komunikasi  dan  sudah  menjadi  bagian  dari  teknologi informasi  dan  komunikasi  yang  juga  memberikan  informasi  terbaru  mengenai  kondisi  yang  sedang terjadi  [3]. Twitter adalah  salah  satu  media  sosial  yang  mendapat  perhatian  tinggi  dari  masyarakat yang  dapat  dijadikan  sebagai  media  alternatif  untuk  menyebarkan  informasi  hingga  ke  berbagai negara [4]. Penggunaan twitter sebagai salah satu media sosial juga di dukung oleh dataindonesia.id dalam  laporan we  are  social ,  yang  menyatakan  bahwa  Indonesia merupakan  salah  satu  negara pengguna media sosial utamanya yaitu penggunaan Twitter terbesar di dunia, dimana penguna Twitter sebanyak  18,45  juta  pada  tahun  2022  [5].    Dalam  penggunaan  media  sosial  seperti twitter tiap masyarakat  bebas  untuk  saling  berpendapat  dan  bertukar  informasi.  Kebebasan  berpendapat  juga sudah diatur dalam Undang-Undang Dasar 1945 (UUD 45) dalam pasal 28 ayat 3 yang  menyatakan jika  setiap  orang  berhak  atas  kebebasan  berserikat,  berkumpul,  dan  mengeluarkan  pendapat  [6]. Adanya  kebebasan  berpendapat  ini  memiliki  dampak  positif  dan  negatif  bagi  pengguna  twitter. Dampak positif dari adanya media sosial sebagai media informasi yaitu informasi penting yang ingin disampaikan oleh pemerintah kepada masyarakat dapat disebarkan secara cepat dengan twitter . Akan tetapi twitter juga  memiliki  dampak  negatif,  yang  mana  terkadang  beberapa  masyarakat  kurang memahami norma-norma yang harus dilakukan dalam memberikan pendapatnya dalam media sosial, postingan  di twitter atau  yang  biasa  disebut tweet juga  dapat  menimbulkan  perselisihan  antar  akun pengguna twitter .  Pada  umumnya tweet digunakan  untuk  memberikan  informasi  atau  melakukan postingan  tentang  diri  pengguna twitter dan  berbagi  informasi  pribadi.  Isi  dari tweet juga  dapat menggambarkan perasaan dari pengguna twitter tersebut [7].
Saat  ini  sedang  ramai  diperbincangkan  mengenai  pemilihan  presiden  baru  yang  akan  digelar pada tahun 2024 di twitter . Opini yang berkembang utamanya menyangkut pencalonan kembali Joko Widodo  (Jokowi)  yang  menjabat  sebagai  Presiden  Republik  Indonesia  untuk  kembali  mencalonkan diri  sebagai  presiden  di  periode  selanjutnya.  Pada  media  sosial twitter sedang  ramai tweet yang berbicara  tentang  pencalonan  Jokowi  dalam  tiga  periode. Tweet yang  berisi  opini  masyarakat  ini yang nantinya akan  menjadi sumber data untuk  melihat analisis sentimen  yang muncul di  kalangan mayarakat.  Analisis  sentimen  ini  nantinya  dapat  menjadi  informasi  bagaimana  masyarakat memberikan  pendapatnya  mengenai  Jokowi  tiga  periode.  Metode  yang  digunakan  untuk  analisis sentimen masyarakat yaitu naïve bayes yang merupakan salah satu metode pengklasifikasian statistik dalam suatu algoritma machine learning.

## 2 Tinjauan Penelitian
Penelitian terdahulu yang telah dilakukan tentang analisis sentimen masyarakat di media sosisal twitter dapat dilihat pada Tabel 1. Penelitian terdahulu ini dijadikan sebagai literatur pendukung atau referensi dalam penelitian ini.
Tabel 1. Penelitian Terdahulu Nama Peneliti Tahun Hasil Penelitian Terdahulu Yuni Nurtikasari, Syariful Alam, Teguh Iman Hermanto 2022 Penelitian  yuni,  dkk  [8]  membahas  mengenai  analisis sentimen film menggunakan tools orange. Perbedaan  :  Penelitian  ini  juga  menganalisis  sentimen masyarakat  tetapi  menggunakan  tools  rapidminer  dan topik  yang  dibahas  yaitu  pencalonan  kembali  tokoh publik. Muhammad Fahreza Alfa Sina Mustofa, Ahmad R. Pratama 2022 Penelitian mustofa dan pratama  [9] melakukan analisis sentimen  wabah  covid-19  di  postingan  facebook  yang dibuat  oleh  akun  pemerintah  dan  portal  berita  dengan CrowdTangle.
Perbedaan  :  Penelitian  ini  menggunakan  data  twitter yaitu  berupa tweet yang  digunakan  sebagai  sumber untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat.  Twitter dipilih  karena  API  twitter  yang  dapat  diakses  dengan mudah.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Alvionita Anjani 2022 Paper dari alvionita [10] menganalisis pro dan kontra di Internet mengenai kaum LGBT. Perbedaan:  Penelitian  ini  juga  melihat  sentimen masyarakat  terkait  pro  dan  kontra,  tetapi  topik  yang diangkat  mengenai  pencalonan  presiden  Jokowi  tiga periode. Cahyo Prianto, Nisa Hanum Harani, Indra Firmansyah 2019 Penelitian cahyo, dkk [11] melakukan analisis sentimen dari media sosial twitter terhadap kandidat Presiden RI pada  pemilu  2019,  tujuannya  untuk  melihat  respon masyarakat terhadap calon presiden yaitu Joko Widodo dan Prabowo Subianto mana yang lebih unggul. Perbedaan  :  Penelitian  ini  hanya  fokus  padaanalisis sentimen kepada tokoh publik Jokowi untuk pencalonan presiden tiga periode pada pemilu 2024.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  diatas,  banyak  penelitian  mengenai  analisis  sentimen masyarakat yang di ambil dari media sosial seperti, twitter dan facebook . Tools yang digunakan juga beraneka  macam.  Penelitian  ini  mengangkat  tema  yang  saat  ini  sedang  trend  dibicarakan  di masyarakat,  mengingat  akan  adanya  pemilu  di  tahun  2024.  Opini  masyarakat  yang  akan  di  analisis mengenai  Jokowi  tiga  periode  yang  mana  ini  didasarkan  dari tweet. Data  ini  sebelum  diolah  akan dilakukan pre  processing yang  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengklasifikasian  menggunakan metode naïve bayes hingga menghasilkan nilai performance.

## 3 Metode Penelitian
Metode penelitian yang dilakukan, digambarkan menggunakan flowchart yang ditampilkan pada gambar 1 sebagai berikut ini :
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Proses  yang  ditampilkan  pada  gambar  1  meliputi  beberapa  kegiatan,  yang  pertama  yaitu pengambilan data atau crawling data di twitter dengan aplikasi rapidminer. Crawling merupakan salah satu  teknik  dalam  pengumpulan  data . Dilanjutkan  dengan  kegiatan  persiapan  data.  Kegiatan  ini bertujuan  agar  data  yang  dihasilkan  bersih  dan  valid  sehingga  mudah  dibaca.  Setelah  itu  dilakukan analisis menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes untuk melihat akurasi dari data yang dihasilkan dan selanjutnya mengukur performance yang menghasilkan hasil analisis berupa informasi yang baru.

## 3.1 Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dimulai  dengan  mengkoneksikan  rapidminder  dengan Twitter API (Application  Programming  Interface). Dengan  adanya  koneksi  ini,  akan  memudahkan  untuk  dapat mengambil  data  dari twitter yang  selanjutnya  data  dapat  diolah . Tahapan  pengumpulan  data tweet ditampilkan pada Gambar 2, seperti di bawah ini:

## Gambar 2. Operator Proses Pengumpulan Data Twitter
Pada  tahapan  pengumpulan  data  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  2  menggunakan  beberapa operator yang ada pada aplikasi twitter , yaitu :
1. Retrieve twitter.com :  operator  yang  digunakan  untuk  mengakses  informasi  yang tersimpan
di repositori twitter . 2. Search Twitter : operator yang digunakan untuk mengakses atau mengambil data di twitter .
3. Write Excel
:  operator  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data  dalam  bentuk excel .

## 3.2 Persiapan Data
Kegiatan yang dilakukan setelah pengumpulan data yaitu persiapan data .Kegiatan ini dilakukan untuk  mempersiapkan  agar  data  menjadi  data  yang  bersih  sehingga  dapat  dilakukan  analisis  data menggunakan metode klasifikasi data. Tahapan yang dilakukan pada persiapan data yang ditunjukkan sebagaimana ditampilkan Gambar 3, yaitu :

## Gambar 3. Persiapan Data

## 3.2.1 Pemilihan Atribut
Dalam melakukan analisis sentimen, peneliti membutuhkan data status atau tweet dari pengguna Twitter  untuk  mengetahui  bagaimana  opini  masyarakat  mengenai  topik  Jokowi  tiga  periode.  Oleh karena itu, langkah pertama yang akan dilakukan dalam mempersiapkan data adalah pemilihan atribut. Dalam  hal  ini,  atribut text yang  berisi  data  tersebut  lah  yang  akan  diambil  menggunakan  operator select attributes untuk selanjutnya diproses di tahapan selanjutnya.

## Tabel 2. Dataset setelah proses pemilihan atribut
No. Text
1 RT @NegeriKolam: A1
Jokowi akan melakukan show of force dengan mengundang massa di akhir bulan November nanti. Peserta akan didatangkan dar…
2 RT @Ari3Pras: Isu 3 periode GAGAL, Isu ijazah palsu KANDAS.
Gorenganpun diganti dg mengadu domba Pak @jokowi @ganjarpranowo dengan Bu Mega…
3 @DokterTifa anda n kelompok anda slalu Dengungkan 3 periode, omongmu adalah doa. Dijabanin jokowi ngamuk
4 RT @ocongBoyy: pak Jokowi itu gak minat 3 periode krn visinya Internasional, bukan lagi nasional...ambisinya sudah tinggi, jadi Sekjen PBB…
…
2465  @OposisiCerdas Jokowi marah ke SP / Nasdem bukan krn faktor anies nya...tp faktor bahwa itu menutup kemungkinan 3 periode..
Tq @NasDem  pokoknya !!
Terlihat  dari Tabel  2  di  atas  bahwa  data  yang  didapatkan  pada  atribut text ,  merupakan  kalimat dalam bentuk mentah yang artinya masih terdapat beberapa noise atau kesalahan acak atau kesalahan
varian  dalam  variabel  terukur  yang  terdapat  dalam  sebuah  kalimat.  Proses  ini  menghasilkan  banyak data text yang selanjutnya dapat diolah ke proses selanjutnya, yaitu cleaning .
3.2.2 Pembersihan Data (Data Cleaning)
Pembersihan  data  atau data  cleaning merupakan  proses  menghapus  simbol  atau  karakter  yang tidak  dibutuhkan  dalam  data  yang  akan  diolah  sehingga  tidak  akan  mengganggu  dalam  proses klasifikasi  data.  Dataset  yang  andal,  didapatkan  ketika  pertama  kali  menggunakan  proses cleansing atau pembersihan data [12].  Oleh karena itu, dalam proses data cleaning beberapa kata atau karakter serta  simbol  yang  bukan  merupakan  bagian  dari  dalam  kalimat  akan  dihapuskan,  termasuk  : RT, @mention,  #hastag,  URL, spasi,  simbol,  dan  lainnya.  Adapun  kegiatan  dalam  proses  pembersihan data meliputi:
a. Penghapusan simbol atau karakter
Kata atau simbol yang tidak termasuk dalam bahasa alami (natural language) seperti RT(Re- Tweet),  @mention,  #hastag,  URL ,  maupun  simbol  atau  karakter  lainnya  harus  dihilangkan karena bukan bagian dari kalimat yang mana hendak dianalisis sentimenya.
b. Menghilangkan spasi
Setelah  dari  penghapusan simbol  diteruskan  ke  menghilangkan  spasi  yang  berlebihan.  Spasi atau  daerah  kosong  yang  dimaksud  adalah  spasi  di  awal  dan  di  akhir  kalimat.  Hal  ini bertujuan agar memudahkan untuk pembacaan kalimat.
c. Menghapus data kosong Diperlukan juga penghapusan data kosong atau missing values . Baris yang berisi data kosong harus dihilangkan karena tidak akan digunakan dalam proses analisa ini. Hal ini dikarenakan data  kosong  dapat  bertindak  sebagai outlier yang  akan  mempengaruhi  keakurasian  dari analisis.
d. Menghilangkan duplikasi data
Proses  akhir  dari  tahap  pembersihan  data  adalah  menghilangkan  kemungkinan  adanya duplikasi data pada dataset yang dapat mempengaruhi tingkat akurasi hasil analisis sentimen.
e. Simpan hasil Data akhir dari hasil pembersihan data, kemudian akan disimpan dalam bentuk excel.
Berikut ini adalah hasil perbandingan atribut text setelah mengamalami proses pembersihan data, yang ditunjukkan dengan Tabel 3 sebagai berikut :
Tabel 3. Perbandingan atribut text sebelum dan sesudah proses pembersihan data
Dataset sebelum Cleaning Dataset setelah Cleaning RT @NegeriKolam: A1 Jokowi akan melakukan show of force dengan mengundang massa di akhir bulan November nanti. Peserta akan didatangkandar… A1 Jokowi akan melakukan show of force dengan mengundang massa di akhir bulan November nanti Peserta akan didatangkan      dar…
Berdasarkan  tabel  3  diatas,  dapat  diketahui  perbandingan  dataset  sebelum cleaning dan  setelah cleaning bahwa text lebih mudah dibaca ketika sudah mengalami proseas data cleaning. Hal ini juga memudahkan atribu text untuk diolah ke tahap pre-processing.

## 3.3 Pre-processing Data
Tahapan  selanjutnya  adalah pre-procesing data,  yang  bertujuan  untuk  memproses  data  untuk memastikan  data  memiliki struktur  maupun tipe-data yang  sesuai  dan  siap untuk  dianalisa. Tahapan ini  ditampilkan  pada  gambar  4  yang  meliputi  proses  pelabelan  ( labeling ),  TF-IDF  (yang  mencakup tokenize , transform , stopword ,  dan steming ),  dan  pembagian  data  latih  ( train )  dan  data  uji  ( test ). Berikut adalah operator yang digunakan pada tahap pre processing , yang ditampilkan pada Gambar 4 berikut ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 4. Operator Tahapan Pre-processing Data

## 3.3.1 Pelabelan Data
Langkah pertama dalam tahapan pre-processing adalah proses data labeling atau pelabelan data. Pada  proses  ini,  100 record data  pertama  akan  diberikan  skor  menggunakan  operator Dictionary- Based  Sentiment ; dan  berdasarkan skor  tersebut,  dengan  menggunakan  operator Generate  Attributes untuk  membuat  atribut sentiment yang  menyimpan  nilai  positif  atau  negatif.  Selanjutnya  penetapan atribut sentiment tersebut sebagai label atau target prediksi. Berikut adalah operator yang digunakan pada proses transform data yang ditampilkan pada Gambar 5, yaitu :
Gambar 5. Operator Proses Transform Data
Dari  hasil  pelabelan  data  yang  ditunjukkan  oleh  gambar  5,  bahwa  proses  di  awal menggunakan 100 record data menghasilkan hasil analisis sentimen tweet yang menunjukkan bahwa sentimen  positif  sebanyak  53 tweet, yang  diikuti  oleh  sentimen  negatif  sebanyak  47.  Proses  ini dilanjutkan ke tahapan pembagian data untuk diteruskan ke proses klasifikasi data.

## 3.3.2 Pembagian Data
Proses terakhir dalam tahapan pre-processing data ini adalah pembagian data menjadi data latih ( train ) dan data uji ( test ) yang ditunjukkan oleh Gambar 6. Data latih akan digunakan untuk melatih model  yang  akan  dibuat,  sedangkan  data  uji  ditujukan  sebagai  dataset  yang  digunakan  dalam penerapan model yang telah dibuat dalam melakukan klasifikasi atau prediksi. Berikut adalah operator yang digunakan pada proses pembagian data yang ditampilkan pada Gambar 6, yaitu :

## Gambar 6. Operator Proses Pembagian Data

## 3.4 Klasifikasi Data
Metode atau teknik ini dicetuskan pertama kali pada 1770 oleh Thomas Bayes  [13]. Metode ini bekerja dengan baik pada kasus atau situasi pada data yang sifatnya kompleks. Metode ini memiliki konsep probabilitas bersayarat yang dinotasikan pada persamaan 1.
e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝑃 (𝐻|𝑋) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 )𝑥 𝑃 (𝐻) 𝑃 (𝑋)

## (1)
Notasi  persamaan  ini  memiliki  arti  dimana  X  merupakan  data  dengan  class  yang  belum diketahui.  Sedangkan  H  merupakan  hipotesis  data  pada  suatu  class  yang  spesifik.  P(H|X) menggambarkan hipotesis H yang berdasar pada kondisi  X begitupun sebaliknya pada notasi P(X|H) menggambarkan probabilitas X yang berdasarkan kondisi pada hipotesisi H. P(H) artinya probabilitas hipotesis  H  (prior  probabilitas)  dan  P(X)  artinya  probabilitas  X.  Teknik  klasifikasi  ini  digunakan untuk penentuan dari kelas sentimen yang akan diterpakan pada data tweet yang digunakan.

## 3.4.1 Pembuatan Model
Naïve  Bayes bertujuan  untuk  membuat  model  klasifikasi  atau  prediksi yang  sesuai.  Proses  ini ditampilkan pada gambar 7 yang menunjukkan proses pemodelan menggunakan Naïve Bayes . Dengan menggunakan data training yang dihasilkan sebelumnya untuk melatih algortima Naïve Bayes , maka terbentuk  model Classifier yang  disimpan  dan  digunakan  kemudian  pada  data testing .  Proses  ini ditampilkan pada Gambar 7 berikut ini :

## Gambar 7. Pemodelan Naïve Bayes Classifier
Data training yang  berjumlah  100 record data  dan  data  testing  berjumlah  243 record data, kemudian  akan  di  uji  kembali  melalui  proses  evaluasi  model,  ini  untuk  menghasilkan  analisis  data keseluruhan yang akurat.

## 3.4.2 Evaluasi Model
Setelah  mendapatkan  model  klasifikasi  atau  prediksi Naïve  Bayes  Classifier ,  perlu  dilakukan proses evaluasi terhadap model tersebut sebelum  melanjutkan ke penerapan model pada data testing yang ditampilkan pada gambar 8. Evaluasi model dilakukan untuk mengetahui tingkat akurasi, presisi, maupun  tingkat  kesalahan  klasifikasi  dari  model  ini.  Untuk  melakukan  evaluasi  model,  kami menggunakan  operator Cross  Validation (yang  di  dalamnya  mencakup  operator Retrieve  Model , Apply Model , dan Performa ) pada data latih. Cross validation digunakan untuk mengevaluasi kinerja algoritma dengan melakukan pemecahan data menjadi data latih dan data uji. Proses ini ditampilkan pada Gambar 8 berikut ini :
Gambar 8. Evaluasi Model menggunakan Naïve Bayes Classifier

## 3.5 Pengukuran Performa
Pengukuran performa pada penelitian ini menggunakan Confusion Matrix yang digunakna untuk melihat  tingkat  keberhasilan  suatu  algoritma  yang  diterapkan  pada  sebuah  model. Confusion  matrix dilakukan untuk mencari beberapa nilai yang digunakan, seperti nilai precision, recall, accuracy dan F-Measure .  Perhitungannya  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  dari true  positif (TP), false  positif (FP), true negative (TN), dan false negative (FN). Notasi dijabarkan dalam persamaan 2-5.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (4)
𝐹 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 (5)
Notasi  persamaan  ini  memiliki  arti  yaitu TP  yang  menggambarkan jumlah  data yang  terdeteksi benar,  sementara  TN  yang  menggambarkan  jumlah  data  negative  yang  terdeteksi  benar.  Sedangkan FP artinya jumlah data positif yang terdeteksi salah dan FN yang artinya jumlah data negative yang terdeteksi salah [14].

## 4 Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini menggunakan data dari sosial media twitter berupa tweet. Pengumpulan data tweet diambil, dengan limit 5000 data opini dengan kata kunci atau query yang digunakan yaitu “Jokowi 3 Periode”. Adapun total perolehan tweet yang  dihasilkan  dari  teknik crawling data  sebanyak  2465 sample data yang ditampilkan pada tabel 4 . Data yang sudah diambil, disimpan di dalam dataset ke dalam  bentuk  excel menggunakan  operator write  excel sebagai  dataset  yang  berikutnya  akan dilanjutkan  ke  proses  pembersihan  dan  pemilihan  data.  Berikut  adalah  dataset  hasil crawling yang ditampilkan pada Tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Dataset Hasil Crawling Twitter No.  Created-At From-User-Id To-User-Id Language Text Id 1. 2022-11-02 06:56:54 2974828741 -1 in RT @NegeriKolam: A1 Jokowi akan melakukan show of force dengan mengundang massa di akhir bulan November nanti. Peserta akan didatangkan dar… 1587594563 241541632 2. 2022-11-02 06:56:33 948535842657 599488 -1 in RT @Ari3Pras: Isu 3 periode GAGAL, Isu ijazah palsu KANDAS. Gorenganpun diganti dg mengadu domba Pak @jokowi @ganjarpranowo dengan Bu Mega… 1587594474 380722177 3. 2022-11-02 06:56:00 157927388301 4041600 15028223669 46402304 in @DokterTifa anda n kelompok anda slalu Dengungkan 3 periode, omongmu adalah doa. Dijabanin jokowi ngamuk 1587594334 463225857 4. 2022-11-02 06:02:51 167664742 -1 in RT @ocongBoyy: pak Jokowi itu gak minat 3 periode krn visinya Internasional, bukan lagi nasional...ambisinya sudah tinggi, jadi Sekjen PBB… 1587580962 694893568 … 2466  2022-10-24 20:07:26 151693308651 6477952 88774358757 9944960 in @OposisiCerdas Jokowi marah ke SP / Nasdem bukan krn faktor anies nya...tp faktor bahwa itu menutup kemungkinan 3 periode.. Tq @NasDem  pokoknya !! 1584532017 462792192
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Selanjutnya  dari  ,hasil crawling atau  pengumpulan  data,  melalui  langkah-langkah  yang dicantumkan  pada  metode  penelitian  yaitu  persiapan  data  dan pre-processing data,  maka dihasilkan data sebanyak 343 data yang terekam dan siap diolah. Data akhir ditunjukkan pada Tabel 5 berikut ini :

## Tabel 5. Dataset Final
No. Text
1 A1 Jokowi akan melakukan show of force dengan mengundang massa di akhir bulan November nanti Peserta akan didatangkan dar…
2 Isu 3 periode GAGAL Isu ijazah palsu KANDAS Gorenganpun diganti dg mengadu domba Pak dengan Bu Mega…
3 anda n kelompok anda slalu Dengungkan 3 periode omongmu adalah doa Dijabanin jokowi ngamuk
4 pak Jokowi itu gak minat 3 periode krn visinya Internasional bukan lagi nasionalambisinya sudah tinggi jadi Sekjen PBB…
…
344 Jokowi marah ke SP / Nasdem bukan krn faktor anies nyatp faktor bahwa itu menutup kemungkinan 3 periode Tq pokoknya
Setelah  persiapan  data  selesai  dan  atribut text dalam  dataset  sudah  berisi  kalimat  yang  sesuai dengan  bahasa  alami  ( natural  language ),  maka  kami  melanjutkan  ke  proses  berikutnya,  dimana proses ini menghasilkan dua dataset yaitu data latih atau data training , yang berisikan 100 record data dengan  atribut sentiment yang  telah  terisi  melalui  proses scoring & labeling pada  tahap pre- processing sebelumnya,  dan  data  uji,  yang  berisikan  243 record data.  Data  uji  ini  menghasilkan sentimen negatif sebanyak 101 data (44%) dan sentimen positif sebanyak 142 (56%).
Selanjutnya data training digunakan untuk melatih algoritma naïve bayes , maka terbentuk model naïve  bayes  classifier yang  akan  digunakan  pada  data  uji  untuk  mendapatkan  model  akhir.  Namun sebelumnya  harus  dilakukan  evaluasi  terhadap  model  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi,  presisi, maupun  tingkat  kesalahan  klasifikasi  dari  model  ini.  Dan  hasil  dari  evaluasi  tersebut  dapat  dilihat pada Gambar 9 berikut ini :

## Gambar 9. Metriks Hasil Evaluasi Model
Dari  evaluasi  model  yang  ditunjukkan  pada  gambar  9,  maka  didapatkan  hasil  yang  cukup menjanjikan  dengan  skor  akurasi  dari  model  sebesar  96.52%  dan  skor  presisi  sebesar  96.09%  serta skor recall sebesar  98.18%.  Selain  itu  didapatkan  juga  skor  tingkat  kesalahan  klasifikasi (Classification Error Rate) sebesar 3.48% dan skor RMSE (Root Mean Square Error) sebesar 0.183 (18%),  yang  terbilang  relatif  sangat  kecil.  RSME  digunakan  untuk  mengukur  kesalahan  yang  dapat dibuat  oleh  model  dalam  menerjemahkan  hasil,  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Dengan demikian, model sudah memadai untuk digunakan pada tahap selanjutnya yaitu penerapan model pada data uji yang prosesnya ditampilkan pada Gambar 10 berikut ini:
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 10. Penerapan Model pada Data Uji
Ketika  model  akhir  di  atas  dilakukan  proses running ,  maka  muncul  hasil  dari  pengukuran performa yang ditampilkan pada Gambar 11 berikut ini :

## Gambar 11. Hasil Akhir Performance
Hasil penerapan algoritma naïve bayes terhadap data yang didapatkan seperti yang terlihat dari gambar  11,  menunjukkan  akurasi  uji  data  sebesar  63.2%  yang  menggambarkan  persentase keakuratan  model  klasifikasi  yang  dihasilkan.  Dilanjutkan  dengan  nilai  presisi  yang menggambarkan akurasi data dengan hasil prediksi yang dihasilkan oleh model sebesar 67.5%, dan recall yang  menggambarkan  keberhasilan  model  dalam  menghasilkan  sebuah  informasi,  dengan presentase  sebesar  73.4%  (gambar  12).  Mempertimbangkan  jumlah  nilai  positif  yang  didapatkan dari model yang digunakan cenderung jauh lebih banyak dibandingkan dengan yang bersifat negatif, maka target acuan yang digunakan dalam evaluasi performa model        adalah true positif. Oleh karena itu, yang menjadi poin penting sebagai acuan dalam menilai performa model adalah nilai f1-score (f- measure) . Dalam hal ini, nilai f1-score menggambarkan perbandingan dari rata-rata presisi dan recall yang  didapatkan  adalah  sebesar  69.4%.  Hal  ini  menunjukkan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma naïve bayes menunjukkan performance yang bagus diatas 50% yang artinya algoritma naïve bayes cukup berhasil untuk menilai kategori sentimen mengenai Jokowi dalam tiga periode.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan metode klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes untuk analisis sentimen dengan pengolahan data tweet dari twitter tentang pencalonan kembali  Jokowi  dalam  tiga  periode,  menunjukkan  total  hasil  sentimen  positif  masyarakat  sebesar 195  data  yang  menunjukkan  dukungan  kepada  Jokowi  untuk  tiga  periode  dan  sentimen  negatif sebesar 148 dari 343 data akhir yang terekam. Darisini dapat disimpulkan jika sentimen positif lebih tinggi,  jika    dibandingkan  sentimen  negatif.  Hal  ini  bisa  diasumsikan  bahwa  masih  banyaknya masyarakat yang menginginkan dan mempercayai  Jokowi untuk terus melanjutkan kepemimpinannya  menjadi  tiga  periode.  Namun,  keinginan  masyarakat  dari  hasil  penelitian  ini bertentangan dengan Undang - Undang Dasar 1945 yang berlaku di Indonesia, dimana pada pasal 7
yang  ditetapkan pada tanggal 19 Oktober 1999, yang berbunyi bahwa Presiden dan Wakil Presiden Indonesia  memegang  jabatan  selama  lima  tahun,  dan  sesudahnya  dapat  dipilih  kembali  dalam jabatan yang sama, hanya dalam satu kali  masa jabatan saja. Informasi ini dapat digunakan acuan bahwa  kepemimpinan  dari  Jokowi  mendapat  banyak  apresiasi  masyakarat  Indonesia  yang digambarkan  oleh  hasil  positif  yang  didapat  dari  analisis  sentimen  menggunakan tools rapidminer dan metode Naïve Bayes.

## Referensi
[1]   K.  Zuhri  dan  N.  A.  Saputri,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Pilpres  2019  berdasarkan Opini  dari  Twitter  menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier,” Journal  of  Computer  and Information Systems Ampera, pp. 185-199, 2019.
[2]   A.  M.  Priyatno  dan  L.  Ningsih,  “Pembobotan  TF-IDF  untuk  Mendeteksi  Akun  Spammer  di Twitter berdasarkan Tweet dan Representasi Retweet dari Tweet,” Jurnal Sistem Informasi, pp. 614-622, 2022.
[3]   O. A. Shvetsova, “Smart Education in High School : New Perspective in Global World,” dalam Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies , 2017.
[4]   I.  Zukhrufillah,  “Gejala  Media  Sosial  Twitter  sebagai  Media  Sosial  Alternatif,” Jurnal Komunikasi dan Penyiaran Islam, pp. 102-109, 2018.
[5]   M. A. Rizaty, 6 November 2022. [Online]. Available: https://dataindonesia.id/digital/detail/pengguna-twitter-di-indonesia-capai-1845-juta-pada-2022.
[6]   UUD RI, “Undang-Undang Republik Indonesia,” Jakarta, 2013.
[7]   F.  Nurhuda,  S.  W.  Sihwi  dan  A.  Doewes,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  terhadap  Calon Presiden  Indonesia  2014  berdasarkan  Opini  dari  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Jurnal Teknologi dan Informasi ITSmart, 2016.
[8]   Y.  Nurtikasari,  S.  Alam  dan  T.  I.  Hermanto,  “Analisis  Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap Film pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Sains dan Teknologi, pp. 411-423, 2022.
[9]   M.  F.  A.  S.  Mustofa  dan A.  R.  Pratama,  “Analisis  Sentimen  atas Wabah  Penyakit  Covid-19  di Indonesia  dengan  CrowdTangle  di  Media  Sosial  Facebook,” Jurnal  Ilmiah  Elektronika  dan Komputer, pp. 89-96, 2022.
[10]  A. Anjani, “Analisis Sentimen Kaum LGBT pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Teknik Informatika, pp. 1-8, 2022.
[11]  C.  Prianto,  N.  H.  Harani  dan  I.  Firmansyah,  “Analisis  Sentimen  terhadap  Kandidat  Presiden Republik  Indonesia  pada  Pemilu  2019  di  Media  Sosial  Twitter,” Jurnal  Media  Informatika Budidarma, pp. 405-413, 2019.
[12]  G.  A.  Buntoro,  “Analisis  Sentimen  Calon  Gubernur  DKI  Jakarta  2017  di  Twitter,” Journal  of Information Technology, 2017.
[13]  E.  Sutoyo,  A.  P.  Rifai,  A.  Risnumawan  dan  M.  Saputra,  “A  Comparison  of  Text  Weighting Schemes  on  Sentiment  Analysis  of  Government  Policies:  A  Case  Study  of  Replacement  of National Examinations,” Multimed. Tools Appl, p. 6413–6431, 2022.
[14]  I. M. d. Diego, A. R. Redondo, R. R. Fernandez dan J. Navarro, “General Performance Score for classification problems,” Applied Intelligence, 2022.
[15]  H. Tohari, Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[16]  Kusrini  dan  A.  Kristanto,  Tuntunan  Praktis  Membangun  Sistem  Informasi  Akuntansi  dengan Visual Basic dan SQL Server, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[17]  A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.
[18]  F. Ilmiajayanti dan D. I. K. Dewi, “Persepsi Pengguna Taman Tematik Kota Bandung Terhadap Aksesibilitas Dan Pemanfaatannya,” RUANG, Volume 1, Nomor 1, 2015 ISSN: 2356-0088, p. 23, 2015.