Volume 7 Nomor 2, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA INSTAGRAM TERHADAP KEBIJAKAN NADIEM MAKARIM YANG MEMPERBOLEHKAN MAHASISWA LULUS TANPA SKRIPSI MENGGUNAKAN METODE ANALISIS VADER DAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES

## ANALYSIS OF INSTAGRAM USER SENTIMENTS TOWARDS NADIEM MAKARIEM'S POLICY OF ALLOWING STUDENTS TO GRADUATE WITHOUT A THESIS USING THE VADER ANALYSIS METHOD AND NAÏVE BAYES CLASSIFICATION METHOD
Kirk Ezra Rofran 1 , Fergie Joanda Kaunang 2
1 ,2 Universitas Advent Indonesia; Jl. Kolonel Masturi No. 288, Cihanjuang Rahayu, Kec. Parongpong,
Kabupaten Bandung Barat, Jawa Barat 40559, (022) Fakultas Teknologi Informasi, Universitas
Advent Indonesia
1 2081013@unai.edu , 2 fergie.kaunang@unai.edu

## ABSTRACT
Instagram,  as  a  popular  social  media,  has  received  a  lot  of  attention  from  researchers  to  be  used  as  a  data collection platform for conducting sentiment analysis. In this research, a sentiment analysis was carried out on Instagram  users  regarding  Nadiem  Makarim's  policy  which  allows  students  to  graduate  without  a  thesis. Researchers collected data in the form of comments from Instagram users' posts related to Nadiem Makarim's policies.  The  Valence  Aware  Dictionary  for  Sentiment  Reasoning  (VADER)  analysis  method  and  the  Naïve Bayes classification  method  were used to  analyze data  taken from Instagram user uploads. VADER is used to assess the general sentiment in posts, while Naïve Bayes is used to classify sentiment into positive, negative, or neutral  categories.  The  results  of  this  research  provide  in-depth  insight  into  how  Instagram  users  respond  to Nadiem Makarim's policies. In this study, the Naïve Bayes classification algorithm was applied to test data of 508  comments,  which  is  25%  of  the  total  data.  The  results  show  that  using  TF-IDF  provides  an  accuracy  of 71.29%.  This  shows  that  TF-iDF  provides  high  accuracy  in  sentiment  analysis,  with  the  majority  of  people responding  positively to  the policy. Suggestions for further research are to  carry out  sentiment  analysis using other  algorithmic  classification  methods  such  as  Support  Vector  Machine  (SVM),  Random  Forest,  or  Neural Network  to  gain  a  more  comprehensive  understanding  of  the  public's  response  to  the  policy.  Further  studies could also involve analyzing the long-term impact of this policy on education and society, as well as exploring aspects that have not been revealed in public comments. The diversity in the use of classification algorithms can provide deeper insight.
Keywords: Sentiment Analysis, VADER, Nadiem Makarim’s policy, Naïve Bayes, Instagram

## ABSTRAK
Instagram,  sebagai  media  sosial  yang  populer,  telah  mendapat  banyak  perhatian  dari  para  peneliti  untuk digunakan  sebagai  wadah  pengambilan  data  untuk  melakukan  analisis  sentimen.  Di  dalam  penelitian  ini, dilakukan  Analisis  Sentimen  terhadap  pengguna  Instagram  terkait  Kebijakan  Nadiem  Makarim  yang memperbolehkan  mahasiswa  lulus  tanpa  skripsi.  Peneliti  mengumpulkan  data  yang  berupa  komentar  dari unggahan  pengguna  Instagram  yang  berkaitan  dengan  kebijakan  Nadiem  Makarim.  Metode  analisis Valence Aware  Dictionary  for  sEntiment  Reasoning (VADER)  dan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  digunakan  untuk menganalisis data yang diambil dari unggahan pengguna Instagram. VADER digunakan untuk menilai sentimen umum dalam unggahan, sementara Naïve Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi kategori positif,  negatif, atau netral. Hasil penelitian  ini  memberikan wawasan  mendalam tentang bagaimana pengguna Instagram  merespon  kebijakan  Nadiem  Makarim.  Pada  penelitian  ini,algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes diterapkan  pada  pengujian  data  sebanyak  508  komentar,  yang  merupakan  25%  dari  total  data.  Hasilnya menunjukkan  bahwa  penggunaan  TF-IDF  memberikan  akurasi  sebesar  71.29%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa TF-iDF  memberikan  akurasi  yang  tinggi  dalam  analisis  sentimen,  dengan  sebagian  besar  masyarakat memberikan  respon  positif  terhadap  kebijakan  tersebut.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan analisis  sentimen  menggunakan  metode  klasifikasi  algoritma  lain  seperti  Support  Vector  Machine  (SVM), Random  Forest,  atau  Neural  Network  untuk  mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  komprehensif  mengenai respons  masyarakat  terhadap  kebijakan  tersebut.  Studi  lebih  lanjut  juga  dapat  melibatkan  analisis  dampak
jangka panjang dari kebijakan ini terhadap dunia pendidikan dan masyarakat, serta eksplorasi aspek-aspek yang belum  terungkap  dalam  komentar  publik.  Adanya  keragaman  dalam  penggunaan  algoritma  klasifikasi  dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, VADER, kebijakan Nadiem Makarim, Naïve Bayes, Instagram

## PENDAHULUAN
Kebijakan  pemerintah  di  dalam Peraturan Menteri Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia Nomor 53 Tahun 2023 tentang  Penjaminan  Mutu  Pendidikan Tinggi  yang  ditetapkan  pada  tanggal  16 Agustus  2023,  menyebutkan  bahwa  tugas akhir  yang  menjadi  syarat  kelulusan seorang  mahasiswa  tidak  harus  berbentuk skripsi  lagi,  tetapi  bisa  dalam  bentuk  lain seperti prototipe, projek, atau bentuk tugas akhir  lainnya  yang  sejenis  baik  secara individu  maupun  berkelompok.  Kebijakan ini  menuai  banyak  respon  dan  opini  dari berbagai  kalangan  masyarakat.  Sebagian orang  mendukung  kebijakan  ini  karena dinilai dapat mengurangi beban mahasiswa dan  meningkatkan  relevansi  pendidikan tinggi  dengan  kebutuhan  dunia  kerja, namun  sebagian  orang  lainnya  menolak kebijakan  ini  karena  dapat  dinilai  dapat menurunkan  kualitas  lulusan  perguruan tinggi.
Kebanyakan  masyarakat  saat  ini menuangkan  isi  pikiran,  opini  mereka  di platfrom-platform  media  sosial,  salah satunya Instagram .  Platform  media  sosial telah  menjadi  saluran  populer  untuk  opini publik.  Di  antara  platform-platform  ini, Instagram menonjol karena tingkat keterlibatan pengguna yang tinggi, berbagai jenis konten, dan basis pengguna yang  sebagian  besar  muda.  Dengan  lebih dari  1  miliar  pengguna  aktif  bulanan, Instagram  menyediakan  dataset  yang  kaya dan  beragam  untuk  analisis  sentimen  [1]. Pengguna mengungkapkan pendapat mereka  melalui  berbagai  bentuk  konten seperti,  unggahan,  komentar hashtag , video,  dan Instagram  TV (IGTV),  yang memungkinkan sentimen yang lebih komprehensif.
Analisis  sentimen  adalah  bidang studi  yang  melibatkan  analisis  dan
klasifikasi  opini,  emosi,  dan  sentimen orang  yang  diungkapkan  dalam  teks  [2]. Hal  ini  bertujuan  untuk  mengetahui polaritas  sentimen  apakah  positif,  negatif, atau  netral.  Analisis  sentimen  dapat diterapkan  ke  berbagai  topik,  termasuk media  sosial,  ulasan  pelanggan,  wacana politik,  dan  lainnya.  Analisis  sentimen telah mendapatkan perhatian yang signifikan  dalam  beberapa  tahun  terakhir karena potensi penerapannya dalam memahami  opini  publik,  meningkatkan decision-making , dan meningkatkan kepuasan pelanggan [3]. Di dalam penelitian  ini,  akan  dilakukan  analisis sentimen  pada  topik  kebijakan  Nadiem Makarim mengenai syarat kelulusan berdasarkan  komentar Instagram .  Metode yang  akan  digunakan  adalah  VADER (Valence  Aware  Dictionary  for  sEntiment Reasoning) dan Naïve Bayes . Penelitian terdahulu tentang Analisis
Sentimen  Akun  Twitter  Apex  Legends Menggunakan  VADER  yang  dilakukan oleh [4] mendapatkan hasil akurasi 65,2%. Sentimen  positif  yang  didapatkan  sebesar 18%,  negatif  sebesar  4,8%,  dan  netral sebesar  77,2%.  Sebagian  besar  dari  hasil analisis  sentimen  tersebut  adalah  respon netral. Analisis Sentimen Aplikasi Live.on Digital  Provider  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier oleh  [5], dari 1000 data  yang  digunakan,  akurasi  yang diperoleh  sebesar  87%.  Pada  penelitian oleh [6] tentang Analisis Sentimen Twitter menggunakan VADER, TextBlob digunakan juga untuk meningkatkan akurasi,  dan  efisiensi  didapatkan  sekitar 85%-90%.  VADER  dan  Naïve  Bayes mempunyai
keunggulan dan kelemahannya masing-masing. Adapun tujuan
dilakukannya penelitian  ini  adalah  untuk  memberikan wawasan  tentang  bagaimana  pengguna Instagram  merespon  kebijakan  Nadiem
Makarim mengenai kelulusan tanpa skripsi.  Menerapkan  pendekatan  VADER untuk  pelabelan  dan  algoritma  Naïve Bayes untuk klasifikasi. Peneliti juga akan menggunakan metode Crowdsourcing untuk  melakukan  pelabelan,  dan  akan membandingkan  masing-masing  hasil  dari metode VADER dengan Crowdsourcing.

## METODE
Gambar  1  menunjukan  tahapan untuk melakukan analisis sentimen pengguna  Instagram  terhadap  kebijakan Nadiem  Makarim  yang  memperbolehkan mahasiswa  lulus  tanpa  skripsi.  Tahapan dimulai dari data collection, translate data to  english,  emoticons,  data  labelling (VADER),  data  pre-processing, term weighting,  sentiment  classification  (Naïve Bayes), dan evaluation .

## Gambar 1. Workflow

## Data Collection
Dalam  penelitian  ini,  data  yang digunakan diambil dari komentar unggahan akun @AHQUOTE, akun Instagram  yang  mengunggah  foto  atau video  tentang  budaya  atau  berita  di Indonesia.  Dari  unggahan  @AHQUOTE tersebut,  peneliti  mengambil  komentar dengan  total  sebanyak  2154  data,  namun setelah  melakukan filtering ,  data  tersisa menjadi  2031  data.  Unggahan  tersebut  di unggah pada tanggal 30 Agustus 2023, dan peneliti  mengambil  data  tersebut  pada tanggal 3 Oktober 2023. Peneliti menggunakan  tool  IGCommentsExport yang  merupakan  sebuah  extension  Google Chrome.
Translate Data to English
Data  yang  telah  dikumpulkan  di terjemahkan ke bahasa Inggris, penerjemahan  diperlukan  karena  bahasa utama  yang  digunakan  dalam  kamus lexicon VADER adalah bahasa Inggris [7]. Peneliti menggunakan Python pada
Google
Colaboratory untuk menerjemahkan seluruh data.

## Gambar 2. Penerjemahan Data ke Inggris

## Emoticons
Emoticon  adalah  ikon  bergambar yang  umumnya  menampilkan  emosi  atau sentimen.   Emoticon  sering  digunakan dalam komunikasi digital untuk menambahkan  dimensi  emosi  dan  niat  di balik  teks.   Dalam  konteks  analisis sentimen,  emoticon  dapat  memberikan petunjuk penting tentang sentimen pengguna.   Misalnya,  emoticon  tersenyum (:-))  biasanya  menunjukkan  sentimen positif, sedangkan emoticon cemberut (:-() menunjukkan  sentimen  negatif.  Oleh karena  itu,  adanya  emoticon  didalam kalimat    dapat  memainkan  peran  penting dalam  meningkatkan  akurasi  analisis sentimen. Peneliti akan mengubah emoticon  yang  ada  didalam  data  menjadi teks dengan cara manual.
Tabel 1. Emoticon ke teks
@farrahblvaa: 😌 :relieved face:
@rrizkiramadhani: Thesis paper is only for fried food wrap 😂 Thesis paper is only for fried food wrap:face with tears of joy: Data Labelling Setelah seluruh data telah diterjemahkan,  sekarang  masuk  kedalam
tahap labelling . Algoritma VADER (Valence  Aware  Dictionary  sEntiment Reasoner) digunakan  untuk  melakukan
data  labelling. Peneliti  juga  melakukan pelabelan secara crowdsourcing.
Crowdsourcing adalah pendekatan dimana penilaian atau interpretasi terhadap sentimen  dalam  data  dilakukan  secara manual. Tujuan penggunaan sistem crowdsourcing adalah  untuk  melakukan perbandingan antara hasil pelabelan VADER  dan crowdsourcing. Label  yang akan diberikan adalah Positif, Negatif, dan Netral.  Peneliti  menggunakan Google Colaboratory sebagai environment untuk melakukan data  labelling, karena  banyak library Python populer yang biasa digunakan untuk data science dan machine learning, dan  salah  satu library tersebut adalah VADER. Terdapat 556 data positif, 245 data negatif, dan 1230 data netral dari pelabelan  menggunakan  VADER.  Berikut adalah  contoh  yang  sudah  diberi  label dengan menggunakan VADER dan Crowdsourcing .
Tabel 2 . VADER Comment Text Sentiment chaotic Negatif Thesis is not as scary and as hard as you can think hehe Positif The thesis is still valid Netral Tabel 3. Crowdsourcing Comment Text Sentiment WTF? Negatif wow Netral Time to be unemployed Negatif Data Preprocessing Data preprocessing merupakan
tahap yang sangat penting karena tahap ini menentukan kualitas hasil analisis sentimen.  Hukum  ketiga data  mining menyatakan  bahwa, data  preprocessing lebih  dari  separuh  proses data  mining [8] . Data preprocessing membuat data menjadi
lebih  mudah  untuk  di  analisa  dan digunakan.  Berikut  tahap-tahap  yang dilakukan untuk data preprocessing :

## 1. Tokenizing
Kata-kata  dalam  kalimat  dipisahkan oleh  sebuah special  character yaitu space atau  spasi.  Setiap  kata  disebut  dengan token. Dan proses mendiskritisasikan kata- kata  dalam  suatu  dokumen  disebut tokenizing.
Contoh tokenizing adalah  “I  agree”, menjadi “I”, “agree”.

## Gambar 3. Sebelum Dan Setelah
Melakukan Tokenizing

## 2. Stopwords
Proses Stopwords merupakan penghapusan  kata-kata  biasa  yang  tidak terlalu berpengaruh dalam proses klasifikasi positif atau negatif, seperti kata- kata “the”, “an”, “on”, “or”, dan lain-lain.
Gambar 4 . Sebelum Dan Setelah Melakukan Stopwords
3. Stemming
Stemming merupakan proses mencari kata  dasar  dari  suatu  kata.  Dengan menemukan  kata  dasar  dari  suatu  kata, proses analisis menjadi lebih mudah, lebih konsisten. Algoritma stemming yang biasa
digunakan  untuk data  mining dalam bahasa  Inggris  adalah  algoritma Porter Stemmer. Contoh stemming adalah “Agreed”  menjadi  “Agree”,  “Lying” menjadi “Lie”, “Faces” menjadi “Face”.
Gambar 5. Sebelum Dan Setelah Melakukan Stemming

## VADER
VADER (Valence Aware Dictionary for sEntiment Reasoning) adalah salah satu tool analisis  sentimen rule  and  lexicon based yang  secara  spesifik  disesuaikan dengan sentimen yang ditemukan di media sosial.  VADER  menggunakan  kamus lexicon berbahasa inggris. VADER mengidentifikasi apakah suatu teks memiliki  sentimen  positif,  negatif,  atau netral berdasarkan kata-kata yang digunakan, serta memperhitungkan intensitas sentimen. VADER menggunakan kamus leksikon yang memiliki  skor  sentimen  untuk  kata-kata tertentu,  dan  dengan  demikian,  dapat mengenali  bahasa  figuratif, slang ,  serta intensitas emosi dalam teks. VADER juga menggunakan  aturan  tata  bahasa  untuk menentukan sentimen teks. Setelah menghitung  skor  sentimen  untuk  setiap kata,  VADER kemudian  menggabungkan skor-skor  tersebut  untuk  menentukan keseluruhan  teks.  Sentimen  keseluruhan teks  dapat  diklasifikasikan  sebagai  positif, negatif, atau netral [9].
Data yang telah dikumpulkan mengenai  kebijakan  Nadiem  Makarim tidak  menyertakan  atribut  yang  melabeli komentar  sebagai  positif  atau  negatif. Sebagai  solusi,  VADER  digunakan  untuk
mendapatkan  atribut  yang  memberi  label komentar  sebagai  positif,  negatif,  dan netral.  Dalam  VADER,  setiap istilah  yang mengandung  sentimen  positif  atau  negatif diberi  bobot.  Berbeda  dengan  metode polarity-based yang  mengklasifikasikan kalimat sebagai positif, negatif, atau netral dengan  nilai  1,  -1,  dan  0  masing-masing, metode valence/intensity based mempertimbangkan  nilai  intensitas  yang terkait  dengan  kata-kata  untuk  berkisar dari -1 hingga 1.
Contohnya,  kata  “baik”  dan  “luar biasa”  akan  memiliki  polaritas  yang  sama yaitu  1  dalam  pendekatan polarity-based , sedangkan  dalam  pendekatan valence- based ,  “luar  biasa”  dianggap  lebih  positif daripada  “baik”  sehingga  intensitas  untuk “luar biasa" akan lebih dari nilai intensitas “baik”.

## Klasifikasi NAÏVE BAYES
Naïve  Bayes  merupakan  salah  satu algoritma  yang  paling  populer  dan  paling banyak  digunakan.  Naïve  Bayes  adalah salah  satu  algoritma supervised  machine learning yang  menggunakan  teorema Bayes  untuk  mengklasifikasikan  teks sebagai  positif,  negatif,  atau  netral  [10]. Algoritma ini bekerja dengan mengasumsikan  bahwa  setiap  fitur  teks adalah  independen  satu  sama  lain,  dan kemudian  menggunakan  teorema  Bayes untuk  menghitung  probabilitas  suatu  teks termasuk  dalam  kelas  sentimen  tertentu. Keuntungan  menggunakan  Naïve  Bayes salah  satunya  adalah  hanya  diperlukan dataset  yang  kecil  untuk training  data [11] . Kinerja  pengklasifikasi  Naïve  Bayes dihitung  menggunakan confusion  matrix. Confusion  Matrix memberikan  jumlah komentar positif dan negatif yang diprediksi  dengan  benar  dan  salah  oleh pengklasifikasi.
Berikut proses
perhitungan yang digunakan:
( | ) ( | )      ( ) ( )
( | ) = Probabilitas label y diberikan teks x
( | ) = Probabilitas label x muncul dalam label y ( ) = Probabilitas prior dari kategori y ( ) = Probabilitas prior dari teks y

## Term Weighting
Term weighting adalah proses yang menentukan  seberapa  penting  suatu  kata dalam  suatu  dokumen.   Bobot  ini  dihitung dengan berbagai formula yang
mempertimbangkan frekuensi masing- masing  term  dalam  dokumen  dan  dalam koleksi  dokumen,  serta  panjang  dokumen dan  panjang  rata-rata  atau  maksimum  dari setiap  dokumen  dalam  koleksi.  Tahapan term weighting biasanya melibatkan teknik seperti  TF-IDF  (Term  Frequency-Inverse Document  Frequency).  Teknik  ini  bekerja dengan menentukan frekuensi relatif suatu kata  kemudian  dibandingkan dengan proporsi  kata  tersebut  pada  seluruh dokumen.  Nilai  TF  dan  IDF  dapat diperoleh dengan rumus berikut:

## ( )
Setelah  nilai  TF  dan  IDF  telah diperoleh, TF-IDF dapat diperoleh dengan rumus
berikut:
= jumlah dokumen = jumlah dokumen yang mengandung kata tersebut ( )
Evaluation Setelah melewati tahap-tahap sebelumnya,  sekarang  masuk  ke  dalam tahap  evaluasi  dengan  menggunakan confusion matrix. Confusion Matrix adalah salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk mengukur kinerja suatu metode klasifikasi. Kinerja  suatu  model  akan  diketahui  jika dilakukan evaluasi data pada matriks. Dari pengelolahan  nilai-nilai  yang  ada  pada kolom  matriks (True  Positive (TP), False Positive (FP), True  Negative (TN),  dan False Negative (FN)) maka dapat
diketahui accuracy,  precision,  recall, dan F-measure. Meskipun  ada  kelas  “netral”, dalam  analisis  sentimen  rumus-rumus untuk  metrik  evaluasi  seperti accuracy, precision,  recall, dan F-measure tersebut tetap  sama.  Karena  metrik-metrik  tersebut pada  dasarnya  mengukur  hubungan  antara prediksi  model  dan  label  sebenarnya,  dan konsep  tersebut  tidak  berubah  dengan penambahan kelas.
a. Accuracy
Accuracy diartikan  sebagai  total presentase  perasaan  atau  sentimen  yang terdeteksi  dengan  benar.  Perhitungan accuracy ditentukan dengan membagi total data  dan  data  uji  dangan  jumlah  data sentimen yang tepat.
b. Precision Precision merupakan metrik keakuratan  yang  mengindikasikan  sejauh mana  perbedaan  nilai  setiap  kali  suatu tindakan  diulang. Precision didapatkan dari  membagi True  Positive dengan  total dari True Positive dan False Positive.
c. Recall
Recall adalah  nilai  persentase  suatu model  memprediksi  data  ke  bukan  kelas aktualnya.  Perhitungan recall dilakukan dengan cara mengalikan data True Positive dan False  Negative. Nilai  data False Negative ditentukan  dengan  menghitung semua  nilai  selain  baris True  Positive untuk setiap kelas.
d. F-measure
F-measure atau F1 score merupakan metrik  yang  menggabungkan precision dan recall menjadi satu angka Tunggal.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis dilakukan pada 2031 dataset
dengan melakukan pembagian label menggunakan VADER dan
crowdsourcing .  Dan  hasil  dari  labelling data  menggunakan  VADER  bisa  dilihat pada gambar 7.
Gambar 6. Hasil Labelling Data Menggunakan VADER
Pada gambar 6, terdapat chart yang menunjukan  hasil  labelling  menggunakan VADER,  dan  menunjukan  bahwa  terdapat 556 sentimen positif (27.4%), 245 sentimen  negatif  (12.1%),  dan  1230 sentimen netral (60.6%)
Gambar 7. Hasil Labelling Data Menggunakan Crowdsourcing Pada gambar 7, metode crowdsourcing
mendapatkan
hasil
sentimen  positif  sebanyak  650  (32%), negatif  sebanyak  465  (22.9%),  dan  netral sebanyak  916  (45.1%).    Perbandingan hasil dari metode VADER dan crowdsourcing bisa dilihat di gambar 8.
Gambar 8. Perbandingan Hasil VADER
Dan Crowdsourcing
Positive; 556 Negative; 245 Neutral; 1230 0 500 1000 1500 Positive  Negative  Neutral Sentiment Result Sentiment Result Positive; 650 Negative; 465 Neutral; 916 0 1000 Positive Negative Neutral Sentiment Result Sentiment Result 0 500 1000 1500 Positive Negative Neutral VADER Crowdsourcing
Hasil pelabelan dari metode VADER dan Crowdsourcing telah  didapatkan. Hasil  metode  VADER  didominasi  oleh label netral yang sebesar 60.6%,
sedangkan
metode
crowdsourcing mendapatkan  hasil  label  netral  sebesar
45.1% . Label positif dan negatif mengalami  peningkatan  jumlah  dalam penggunaan
metode crowdsourcing , dimana  hasil  label  positif  dan  negatif metode  VADER  lebih  rendah  daripada metode crowdsourcing .
Langkah
selanjutnya adalah preprocessing data  yang  terdiri  dari tokenizing,  stopwords,  stemming.  Berikut adalah hasil dari tahap preprocessing data. Di  mana  terdapat  2  kolom  utama,  yaitu "Comment Text"  yang berisi data asli dari Instagram  dan  "clean_comment  "  yang berisi  data  yang  telah  diproses.  Langkah selanjutnya  adalah  tokenizing,  hal  ini dilakukan  untuk  memisahkan  kata-kata dari  setiap  kalimat.  Hasil  dari  proses tokenisasi dapat dilihat dalam Gambar 10.

## Gambar 9. Data Yang Akan Di Preprocessing
Gambar 10. Tokenizing
Setelah langkah tersebut yaitu adalah stopwords .  Hasil  dari  proses stopwords dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Stopwords
Setelah  langkah  stopwords  selesai. Langkah selanjutnya adalah proses stemming.
Gambar 12 . Stemming Peneliti melakukan analisis sentimen menggunakan  Jupyter  Notebook  dan membagi  dataset  menjadi  dua  bagian, yaitu  data  training  dengan  75%  dari  total data  (1523  komentar)  dan  data  testing dengan  25%  dari  total  data  (508 komentar).  Setelah  melakukan  pembagian data,  peneliti  menjalankan  algoritma klasifikasi Naïve Bayes dengan menggunakan  library sklearn .  Komentar yang  berlabel  netral  dihilangkan  sehingga membuat klasifikasi biner untuk memprediksi sentimen sebagai positif atau negatif  [12].  Confusion  matrix  merupakan salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan untuk mengukur kinerja dalam memecahkan masalah klasifikasi tabel.
Pada  gambar  13,  hasil  perhitungan mengunakan  TF-IDF  menghasilkan  True Positif:  61,  False  Positif:  0,  True  Negatif: 11, False Negatif: 29.

## Gambar 13. Confusion Matrix Menggunakan TF-IDF
Tahap  terakhir  adalah  perhitungan untuk mendapatkan nilai akurasi.
Perhitungan dilakukan dengan menghitung precision untuk mengukur seberapa akurat model  dalam  mengidentifikasi  data  yang relevan ,  recall untuk  mengukur  seberapa baik model dalam menemukan semua data yang sebenarnya relevan , f1-score merupakan rata-rata harmonis dari precision  dan  recall ,  F1- score  akan  tinggi jika kedua precision dan recall tinggi, yang menunjukkan
model memiliki keseimbangan  yang  baik  antara  akurasi dan  kemampuan  untuk  menemukan  data yang  relevan.  Nilai  akurasi  menggunakan TF-IDF  sebesar  71,29%,  hal  ini  dapat dilihat dari Gambar 14.

## Gambar 14. Hasil Akurasi TF-IDF

## SIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  ini,  dari total 2031 data komen instagram mengenai kebijakan Nadiem Makarim yang memperbolehkan  mahasiswa  lulus  tanpa skripsi  pada  tanggal  30  Agustus  2023, didapati  bahwa  hasil  pelabelan  dengan menggunakan VADER  yaitu 556 (27.4%) komentar  positif,  245  (12.1%)  komentar negatif, dan 1230 (60.6%) komentar netral, yang  berarti  masyarakat  lebih  dominan menanggapi kebijakan ini dengan tanggapan  yang  netral,  diikuti  oleh tanggapan  positif  dan  negatif.  Pelabelan data crowdsourcing juga  digunakan,  dan pelabelan crowdsourcing mendapatkan hasil  positif  sebanyak  650  (32%),  negatif sebanyak 465 (22.9%), dan netral sebanyak 916 (45.1%).
Melalui  klasifikasi  dari  algoritma Naïve  Bayes  dengan  data  testing  yang diambil  508  (25%)  dari  total  2031  data
komentar didapatkan hasil bahwa, perhitungan  menggunakan  TF-IDF  Naïve Bayes mendapatkan akurasi sebesar 71,29%. Didapatkan hasil bahwa perhitungan menggunakan TF-IDF memiliki  akurasi  yang  tinggi  dalam analisis  sentimen  ini  dan  positifnya masyarakat  memberikan  respon  baik dalam kebijakan yang telah dikeluarkan.
Saran  untuk  peneliti  selanjutnya, bisa melakukan analisis sentimen terhadap kebijakan ini dengan menggunakan klasifikasi  algoritma  yang  berbeda  seperti Support  Vector  Machine  (SVM),  Random Forest, ataupun Neural Network

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Mansoor, “Instagram Revenue and Usage Statistics (2022) - Business of Apps,”  Business  of  Apps.  [Online].
Available: https://www.businessofapps.com/dat a/instagram-statistics/ [2] W.  Medhat,  A.  Hassan,  and  H. Korashy, “Sentiment analysis
algorithms  and  applications:  A survey,” Ain  Shams  Eng.  J. ,  vol.  5, no.  4,  pp.  1093–1113,  Dec.  2014, doi: 10.1016/J.ASEJ.2014.04.011.
[3] K.  Afifah,  I.  N.  Yulita,  and  I. Sarathan,  “Sentiment  Analysis  on Telemedicine  App  Reviews  using XGBoost  Classifier,”  pp.  22–27,
2021, doi: 10.1109/icaibda53487.2021.9689735 .
[4] D.  Abimanyu,  E.  Budianita,  and  E. P. Cynthia, “Analisis Sentimen Akun Twitter Apex Legends
Menggunakan  VADER,” J.  Nas. Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  5, no.  3,  pp.  423–431,  Jun.  2022,  doi: 10.32672/JNKTI.V5I3.4382.
[5] C.  Idli  Mulia  Asriguna,  T.  Hendro Pudjiantoro,  P.  Nurul  Sabrina,  and A.  Id  Hadiana,  “Sentiment  Analysis of Live.on Digital Provider Application  Using  Naive  Bayes Classifier Method,” 2022.
[6] V.  Kumar  Chauhan  and  A.  Bansal,

## “Twitter  Sentiment  Analysis  Using
Vader,” Int.  J.  Adv.  Res. ,  2018, Accessed:  Nov.  15,  2023.  [Online]. Available: www.IJARIIT.com
[7] Y.  Findawati,  U.  Indahyanti,  Y. Rahmawati,  and  R.  Puspitasari,
“Sentiment  Analysis  of  Potential
Presidential  Candidates  2024:  A
Twitter-Based  Study,” Acad.  Open , vol.  8,  no.  1,  Aug.  2023,  doi: 10.21070/acopen.8.2023.7138.
[8] T.  Khabaza,  “9  Laws  of  Data Mining,”  2022,  [Online].  Available: http://khabaza.codimension.net/inde x_files/9laws.htm
[9] C. J. Hutto and E. Gilbert, “VADER: A  Parsimonious  Rule-Based  Model for  Sentiment  Analysis  of  Social Media  Text,” Proc.  Int.  AAAI  Conf. Web  Soc.  Media ,  vol.  8,  no.  1,  pp. 216–225, May
2014, doi:
10.1609/ICWSM.V8I1.14550.
[10]  I.  Rish,  “An  empirical  study  of  the naive Bayes classifier,” 2001.
[11]  J.  Singh,  G.  Singh,  and  R.  Singh, “Optimization  of  sentiment  analysis using  machine  learning  classifiers,”
Human-centric  Comput.  Inf.  Sci. , 2017, doi: 10.1186/s13673-017-
0116-3.
[12]  C.  V.  D,  “Hybrid  approach:  naive bayes  and  sentiment  VADER  for analyzing sentiment of mobile unboxing  video  comments,” Int.  J. Electr.  Comput.  Eng. ,  vol.  9,  no.  5, pp.  4452–4459,  Oct.  2019,  doi: 10.11591/ijece.v9i5.pp4452-4459.