Karya ini berlisensi di bawah Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0)
Penerapan Text Mining Dalam Menganalisis Pendapat Masyarakat Terhadap Pemilu 2024 Pada Media Sosial X Menggunakan Metode Naive Bayes
Risha Nur Mauliza 1 , Yoannes Romando Sipayung 2
Fakultas Komputer Dan Pendidikan, Universitas Ngudi Waluyo, Indonesia E-mail: rshmauliza@gmail.com , yoannesromando@unw.ac.id
Mauliza, R. N., & Sipayung, Y. R. Penerapan Text Mining Dalam Menganalisis Pendapat Masyarakat  Terhadap  Pemilu  2024  Pada  Media  Sosial  X  Menggunakan  Metode  Naive Bayes: Application of Text Mining in Analyzing Public Opinions on the 2024 Election on Social Media X Using the Naive Bayes Method. Technomedia Journal , 9 (1).
https://doi.org/10.33050/tmj.v9i1.2212

## ABSTRACT
Tetx mining is a process to utilize the ocean of data in the Industrial Age 4.0. The rapid growth in the use of social media has generated a lot of data in the form of text analysis, one of which is sentiment analysis. This research uses social media X in analyzing the sentiment of opinions about the 2024 election. This analysis was taken from X social media user comments as much as 300 review data divided into 2 categories, namely 100 training data and 200 test data, then tested using the naïve bayes method. The text mining method with the naïve bayes algorithm can be applied to analyze public opinion and sentiment towards the 2024 election on the X social media platform. The results of data testing with the naïve bayes method obtained results with  the  acquisition  of  103  positive  sentiments,  47  negative  sentiments  and  50  neutral sentiments.
Keywords: Text mining, X social media, Election 2024, Naïve bayes.

## ABSTRAK
Tetx mining merupakan sebuah proses untuk memanfaatkan lautan data di Era Industri 4.0. Pertumbuhan yang sangat pesat dalam penggunaan media sosial telah menghasilkan banyak data  berupa  text  analisis  salah  satunya  adalah  analisi  sentimen.  Pada  penelitian  ini menggunakan  media  sosial  X  dalam  menganalsis  sentimen  pendapat  tentang  pemilu  2024. Analisis ini diambil dari komentar pengguna media sosial X sebanyak 300 data ulasan yang dibagi menjadi 2 kategori yaitu 100 data latih dan 200 data ujikemudian dilakukan pengujian menggunakan metode naïve bayes. Metode text mining dengan algoritma naïve bayes dapat diterapkan  untuk  melakukan  analsisi  pendapat  dan  sentimen  masyarakat  terhadap  pemilu 2024 di platfom media sosial X. Hasil pengujian data dengan metode naïve bayes didapati hasil dengan perolehan 103 sentimen positif, 47 sentimen negatif ddan 50 sentimen netral.
Kata Kunci : Text mining, Media sosial X, Pemilu 2024, Naïve bayes.

## PENDAHULUAN
Pemilu adalah singkatan dari Pemilihan Umum, yang merupakan suatu proses di mana warga negara dalam suatu negara memilih pemimpin atau wakil mereka dalam pemerintahan dan lembaga legislative [1]. Pemilu juga merupakan salah satu aspek fundamental dari sistem demokrasi,  di  mana  warga  negara  memiliki  hak  untuk  memilih  sebagai  bentuk  partisipasi dalam  proses  pengambilan  keputusan  politik  [2].  Pemilu  tidak  hanya  menjadi  arena  bagi masyarakat untuk menyalurkan hak politiknya, tetapi juga menjadi refleksi dari partisipasi aktif dan  pemahaman  masyarakat  terhadap  proses  demokratis  [3].  Dalam  konteks  di  Negara Indonesia, Pemilu Presiden 2024 dianggap sebagai peristiwa politik yang sangat signifikan, dimana  masyarakat  memiliki  peran  penting  dalam  menentukan  kepala  negara  atau  presiden mereka di tingkat nasional .
Dalam era digital seperti saat ini, internet dan media sosial menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk berbagi informasi, pendapat, dan pandangan terkait pemilu [4], [5]. Jumlah besar  data  teks  yang  dihasilkan  oleh  masyarakat  melalui  platform-media  sosial  seperti  X, Facebook, dan Instagram menciptakan potensi besar untuk memahami dinamika opini publik terkait Pemilu 2024 [6]. Namun, mengelola dan menganalisis volume besar data teks ini secara manual menjadi tugas yang sangat rumit [7]. Oleh karena itu, penerapan teknik text mining menjadi  solusi  yang  relevan  dan  inovatif  dalam  menghadapi  tantangan  tersebut  [8].  Text mining, juga dikenal sebagai text data mining atau text analytics, adalah suatu proses ekstraksi informasi berharga dan pengetahuan yang terkandung dalam dokumen atau teks [9]. Tujuan utama dari text mining adalah untuk mengubah teks yang tidak terstruktur menjadi bentuk yang dapat  diolah  oleh  komputer  sehingga  dapat  dilakukan  analisis  lebih  lanjut  [10].  Teknik  ini memungkinkan analisis otomatis terhadap data teks untuk mengekstrak sentimen dan pendapat masyarakat terkait peristiwa Pemilu 2024 [11].
Adapun  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk  text  mining  adalah  Naïve  Bayes Classifier [12]. Naïve Bayes Classifier merupakan algoritma untuk pengklasifikasian dengan metode  probabilitas  dan  statistic  untuk  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  [13].  Algoritma  Naïve  Bayes  menggunakan  metode probabilistic  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset. Menurut Nursyi’ah 2021 keuntungan penggunaan Naïve  Bayes  adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan  (data training)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian. Alasan menggunakan algoritma Naïve Bayes tersebut karena Naive Bayes merupakan  algoritma  klasifikasi  yang  efektif  dalam  mengategorikan  teks.  Dalam  konteks analisis pendapat masyarakat, di mana data berupa teks (misalnya, komentar atau tweet), Naive Bayes dapat membantu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen atau pendapat yang terkandung dalam teks tersebut [14]. Selain itu Algoritma Naive Bayes dapat bekerja dengan baik meskipun fitur atau kata-kata dalam dataset teks sangat banyak. Ini cocok untuk analisis media sosial di mana data dapat mencakup berbagai topik, isu, dan variasi dalam penggunaan bahasa [12].
Penelitian sebelumnya yang membahas tentang keunggulan algoritma naïve bayes dalam analisis sentiment dilakukan oleh Artanti Inez Tanggraeni yang berjudul “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government Pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes”. Penelitian tersebut  mencoba  untuk  melakukan  analisis  sentiment  terhadap  aplikasi  Sentuh  Tanahku berdasarkan hasil ulasan di Google Play Store. Dari proses analisis sentiment tersebut didapati hasil bahwa aplikasi Sentuh Tanahku cenderung mendapatkan respon positif dari pengguna dengan perbandingan 407 ulasan positif dan 235 ulasan negatif [15]. Dan dari hasil pengujian analisis  sentimen  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  pembobotan  TF-IDF menghasilkan akurasi sebesar 89%, precision sebesar 83%, dan recall sebesar 87%.
Berdasarkan latar belakang tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan teknik text mining dengan algoritma Naive Bayes Classifier dalam menganalisis pendapat masyarakat terhadap Pemilu 2024 yang terungkap melalui media social X. Alasan menggunakan platform X  tersebut  karena  menyediakan  data  secara  real-time,  memungkinkan  analisis  yang  lebih dinamis  dan  responsif  terhadap  perubahan  sentimen  atau  opini  masyarakat  seiring  waktu, terutama  dalam  konteks  peristiwa  politik  seperti  Pemilu  [16].  Penelitian  ini  tidak  hanya memberikan kontribusi terhadap pengembangan metodologi analisis opini publik, tetapi juga memberikan wawasan mendalam tentang dinamika politik dan pemahaman masyarakat terkait proses demokrasi yang sedang berlangsung. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode text mining  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  mengklasifikasi  sentiment  dan pendapat masyarakat terhadap peristiwa Pemilu 2024 [17].

## METODOLOGI PENELITIAN Prosedur Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah kumpulan opini berupa tweet terhadap topik mengenai Pemilu 2024. Dataset diambil dalam rentang waktu pada tanggal 01 November –  10  Desember  2023  sejumlah  300  tweet  dengan  hashtag  #pemilu2024,  #PemiluIndonesia, #PemiluAmanDamai,  #Pilpres2024  [18].  Proses  pengumpulan  data  menggunakan  bahasa pemrograman python dengan library tweet-harvest dimuat dalam bentuk format CSV file.

## Rapid Miner
Rapid miner adalah perangkat lunak yang bersifat terbuka (open source). Rapid miner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining untuk analisis prediksi. Rapid miner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna sehingga dapat membuat keputusan yang paling baik. Rapid miner memiliki  kurang  lebih  500  operator  data  mining,  termasuk  operator  input,  output,  data preprocessing  dan  visualisasi  [19].  Rapid  miner  sebagai  software  pengolah  data  mining menyediakan  tool  untuk  membuat  decision  tree.  Hal  ini  tentu  akan  memudahkan  dalam membuat decision tree dengan menggunakan rapidminer dibandingkan dengan decision tree secara manual. Berikut sekilas dataset ulasan X pada tabel 1 berikut:
Tabel 1 . Ulasan X created_at id_str full_text Thurs  Nov 30 22:03:15 +0000 2023 1,65E+18 Data  bisa  bocor  gitu, berarti  privasi  pemilu masih sangat minim.

## Teknik Analisis Data Data Preprocessing
Sebelum  masuk  dalam  proses  klasifikasi,  kumpulan  data  tweet  harus  melalui  tahapan preprocessing  untuk  melakukan  transformasi  data  yang  awalnya  berbentuk  tidak  terstruktur atau  terdapat  banyak  noise,  menjadi  data  yang  terstruktur  sehingga  proses  analisis  menjadi lebih mudah. Beberapa metode yang akan diterapkan dalam proses data preprocessing dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Data Preprocessing

## Pembobotan Term/Kata
Dalam  proses  ini,  kumpulan  term/kata  akan  divektorisasi  atau  diubah  menjadi  bentuk numerik. Hal tersebut perlu untuk dilakukan karena dalam klasifikasi hanya dapat memproses data dalam bentuk numerik saja. Proses pembobotan dalam penelitian ini menggunakan metode Term  Frequency-Inverse  Document  Frequency  (TF-  IDF).  Alur  proses  pembobotan  dengan TF-IDF dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Pembobotan Kata TF-IDF

## Metode yang Diusulkan
Dalam proses klasifikasi, digunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk mengenali pola pada data training yang telah diberi label dan kemudian menghasilkan machine learning model [20]. Model yang dihasilkan selanjutnya digunakan untuk mengenali data tweet baru yang  belum  diberi  label  sehingga  dihasilkan  sebuah  prediksi  kelas  sentimennya  apakah  itu positif, negatif, atau netral .

## Cara Pengujian Model
Pengujian model algoritma Naïve Bayes dilakukan menggunakan aplikasi Rapid Miner. Sebelum melakukan pengujian model, terlebih dahulu melakukan proses labeling sentiment terhadap 100 data training untuk mencari model yang sesuai, selanjutnya dilakukan pengujian terhadap 200 data testing untuk mengetahui performa model yang didapatkan menggunakan algoritma  Naïve  Bayes.  Pada  Rapid  Miner  untuk  melakukan  proses  pengujian  tersebut
menggunakan operator Naïve Bayes dan menambahkan 2 operator lanjutan yaitu store model dan store data seperti pada gambar 3 berikut.

## Gambar 3. Pengujian Naïve Bayes di Rapid Miner

## HASIL DAN PEMBAHASAN Alat Penelitian
Alat  penelitian  yang  digunakan  meliputi  dua  kebutuhan  yaitu  perangkat  keras (Hardware) dan perangkat lunak (Software) diantaranya sebagai berikut :
1. Hardware
Bagian  ini  akan  menjelaskan  perangkat  keras  yang  digunakan  untuk  mendukung penelitian, seperti yang tertera pada tabel 2 dibawah ini
Tabel 2. Kebutuhan Hardware No Nama Perangkat Spesifikasi 1 Laptop Acer Aspire E5- 471 Processor Intel® Core™ i3-4005U (3MB,  1.7GHz)  64-bit processor 2 Flashdisk USB 16 Gb 3 Handphone Samsung  Galaxy  A50 64 GB
2. Software
Bagian ini akan menjelaskan mengenai perangkat lunak (software) yang digunakan untuk mendukung penelitian, seperti yang tertera pada tabel 3 dibawah ini
Tabel 3. Kebutuhan Software No Nama Perangkat Spesifikasi 1 Operating Sistem Windows 10 2 Bahasa Pemrograman Python 3 Tools Analisa Rapid Miner 4 Data Penelitian Ulasan twitter

## Implementasi dan Pengujian Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini  menggunakan  dataset  ulasan  twitter  mengenai  topic  Pemilu  2024 menggunakan  library  python  bernama  tweet-harvest.  Dataset  diambil  dalam  rentang  waktu pada  tanggal  01  November  –  10  Desember  2023  sejumlah  300  tweet  dengan  hashtag
#pemilu2024,  #PemiluIndonesia,  #PemiluAmanDamai,  #Pilpres2024  Berikut  beberapa tampilan kode pemrograman beserta hasilnya pada gambar 4 dan 5 berikut
Gambar 4 . Tampilan Code Scrape
Gambar 5. Hasil Scrape Ulasan Twitter

## Data Preprocessing
Data  preprocessing  adalah  proses  yang  paling  penting  dalam  analisis  sentimen,  yaitu proses untuk membersihkan data text yang telah dikumpulkan untuk selanjutnya di cari insight- nya. Adapun tahap-tahap preprocessing yang akan diterapkan pada kasus ini adalah sebagai berikut :
1. Case Folding
Tahapan pertama dari preprocessing adalah Case Folding. Pada tahap ini teks ulasan dari hasil  crawling  data  akan  diubah  menjadi  huruf  kecil  atau  diseragamkan  dengan  mengubah karakter huruf kapital menjadi huruf kecil [21]. Adapun operator yang akan digunakan dalam proses ini adalah operator transform case dari ekstension Text Preprocessing pada Rapid Miner [22]. Setiap ulasan akan masuk satu persatu pada operator dan akan diproses tiap baris data dan hasil  case  folding  kemudian  disimpan  dengan  menggantikan  data  sebelumnya.  Adapun flowchart case folding adalah sebagai berikut.
Gambar 6. Alur Case Folding
Berikut adalah tampilan operator transform case pada rapid miner
Gambar 7. Tampilan Operator Transform Case
Gambar 8. Transform Case Lower Case
Dari proses case folding diatas maka diperoleh hasil yang disimpan menggantikan data ulasan sebelumnya. Adapun beberapa hasil dari proses case folding ditampilkan dalam table dibawah ini.
Tabel 4. Hasil Proses Case Folding Sebelum Casefolding Sesudah Casefolding Tuyul anggaran Kemenhan! Wowo adalah  dalang  pengadaan  alutsista untuk kepentingan Politik Tuyul  anggaran  kemenhan!  wowo adalah  dalang  pengadaan  alutsista untuk kepentingan politik

## 2. Cleaning
Cleansing merupakan proses untuk menghapus URL, @mention, #hashtag, link, double whitespaces,  emoticon,  serta  angka.  Karakter-karakter  ini  dihapus  karena  dianggap  sebagai noise dalam data dan tidak diperlukan dalam alanisis sentimen [23]. Adapun operator yang digunakan  adalah  operator  Replace  pada  Rapid  Miner.  Flowchart  proses  cleansing  adalah sebagai berikut.
Gambar 9. Alur Cleansing
Berikut gambaran pada proses cleansing menggunakan operator Replace
Gambar 10. Operator Replace Rapid Miner
Gambar 11. Tampilan Edit Regular Expression
Data tiap baris nya akan masuk pada proses ini dan kemudian diproses satu persatu dan kemudian  hasil  cleansing  akan  menggantikan  data  hasil  casefolding  sebelumnya.  Adapun beberapa hasil cleansing ditampilkan dalam tabel dibawah ini.
Tabel 5. Hasil Proses Cleansing Sebelum Cleansing Sesudah Cleansing Kenaikan anggaran kemenhan jelang pemilu sangat tidak wajar, sarat akan politisasi #pemilu #pilpres #pemilu2024 #pilpres2024 https://t.co/GzcdcM3Ipm Kenaikan  anggaran  kemenhan jelang  pemilu  sangat  tidak  wajar sarat  akan  politisasi  pemilu pilpres pemilu2024 pilpres2024

## 3. Tokenizing
Setelah  data  ulasan  dibersihkan  selanjutnya  masuk  pada  tahap  Tokenizing.  Proses Tokenizing  merupakan  proses  yang  dilakukan  untuk  memotong-motong  kalimat  atau  teks menjadi kata perkata atau token [24]. Proses tokenizing ini menggunakan operator Tokenize pada ekstension Teks Preprocessing Rapid Miner. Adapun flowchartnya sebagai berikut
Gambar 12. Flowchart Tokenizing
Tiap baris dari data ulasan yang telah diproses pada tahap Tokenizing akan ditampilkan pada tabel berikut
Tabel 6. Hasil Tokenizing Sebelum Tokenizing Sesudah Tokenizing Tuyul anggaran kemenhan wowo adalah dalang pengadaan alutsista untuk kepentingan politik [‘tuyul’, ‘anggaran’, ‘kemenhan’, ‘wowo’, ‘adalah’, ‘dalang’, ‘pengadaan’, ‘alutsista’, ‘untuk’, ‘kepentingan’, ‘politik’]
4. Filtering
Setelah  kalimat  di  pecah-pecah  menjadi  kata  perkata  maka  selanjutnya  adalah  proses Filtering  dengan  operator  Stopword  [25].  Tahap stopword  removal adalah  proses  untuk menghapus  kata-kata  yang  tidak  penting  atau  tidak  memberikan  pengaruh  besar  terhadap proses  klasifikasi  nantinya.  Contoh-contoh  kata  yang  akan  dihapus  diantaranya  adalah  kata hubung  ‘dan’,  ‘atau’,  ‘ke’,  kemudian  juga  nama-nama  bulan  seperti  ‘jan’,  ‘feb’,  ‘mar’,  dan masih banyak lainnya  [26]. Tahapan stopword removal ini akan menggunakan 2 metode, yaitu yang  pertama  dengan  menggunakan  kamus  stopwords  yang  didownload  lewat  situs https://www.kaggle.com/oswinrh/indonesian-stoplist,  yang  kedua  adalah  menggunakan operator tambahan yang bernama Filter Token By Length yaitu dengan cara menghapus suatu kata yang memiliki chars huruf kurang dari 4. Berikut alur flowchart prosesnya.
Gambar 13. Flowchart Filtering
Berikut gambaran dari proses filtering pada rapid miner
Gambar 14. Operator Filtering Rapid Miner Adapun hasil dari proses ini ditampilkan pada table dibawah ini
Tabel 7. Hasil Filtering Sebelum Filtering Setelah Filtering imin  ikutan  ngawur  gara-gara gabung sama anies imin  ikutan  ngawur  gabung sama anies

## 5. Steamming
Tahap  Stemming  adalah  tahap  untuk  mengubah  kata-kata  kedalam  bentuk  dasarnya menggunakan operator Stem Dictionary pada Rapid Miner [27]. Sehingga kata-kata dengan imbuhan  akan  dikembalikan  menjadi  kata  dasar  [14].  Kamus  kata  dasar  untuk  stemming tersebut  didownload  melalui  https://github.com/prasastoadi/serangkai.  Berikut  gambaran proses stemming menggunakan Rapid Miner.
Gambar 15. Proses Stemming
Berikut  adalah  beberapa  hasil  dari    proses  Stemming  yang  ditampilkan  dalam  bentuk table dibawah ini.
Tabel 8. Hasil Stemming Sebelum Steamming Sesudah Steamming Budiman sudjatmiko menganggap  sekjen  pdip  hasto kristiyanto tidak sadar diri ketika menuduh  prabowo  subianto berusaha  meniru  gaya  dari presiden jokowi Budiman  sudjatmiko  anggap sekjen  pdip  hasto  kristiyanto tidak  sadar  diri  ketika  tuduh prabowo  subianto  usaha  tiru gaya dari presiden jokowi

## Proses Labelling Sentimen dan Pembagian Data
Setelah  melewati  tahap  data  preprocessing,  dilanjutkan  proses  pengujian  algoritma klasifikasi  yaitu  Naïve  Bayes  Classifier  [28].  Namun  sebelum  melakukan  proses  pengujian algoritma, data yang sudah melewati tahap preprocessing tersebut perlu diberi label sentiment secara manual. Dari 300 data ulasan tersebut, diberikan label sentiment positif dan negative secara manual dan acak pada 100 data dan diberi nama data latih atau data training. Sedangkan sisanya yaitu sebanyak 200 data tidak diberi label sentiment dan diberi nama data testing [29]. Data training nantinya akan digunakan untuk melatih algoritma dalam mencari model yang sesuai, sedangkan data testing akan dipakai untuk menguji dan mengetahui performa model yang didapatkan pada tahapan testing. Berikut gambaran sebagian data yang sudah diberi label sentiment.
Gambar 16. Data yang Diberi Label
Analisis Sentimen Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Setelah melakukan proses labeling sentimen secara manual terhadap 100 data latih untuk mencari model yang sesuai, selanjutnya dilakukan pengujian terhadap 200 data testing untuk mengetahui performa model yang didapatkan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier [30]. Pada Rapid Miner untuk melakukan proses analisis tersebut menggunakan operator Naïve Bayes dan menambahkan 2 operator lanjutan yaitu store model dan store data. Prosesnya dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 17. Proses Pelatihan Algoritma Naïve Bayes
Selanjutnya untuk membuat prediksi sentiment pada 200 data testing dilakukan proses sesuai pada gambar berikut
Gambar 18. Proses Prediksi Sentimen
Dari permodelan diatas kemudian didapati hasil prediksi sentiment sebagai berikut
Gambar 19. Hasil Prediksi
Hasil  analisis  sentiment  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  menunjukkan  prediksi bahwa terdapat 103 sentimen positif, 47 sentimen negative, dan 50 sentimen netral.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  evaluasi  yang  dibuat  menggunakan  dataset  dan algoritma yang diusulkan, maka dapat disimpulkan berdasarkan 300 data ulasan yang dibagi menjadi  dua  kategori  yaitu  100  data  latih  dan  200  data  uji  kemudian  dilakukan  pengujian
menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, didapati hasil prediksi dengn perolehan 103 sentimen positif, 47 sentimen negative, dan 50 sentimen netral. Dari hasil prediksi tersebut terlihat bahwa masyarakat Indonesia banyak yang menyambut peristiwa Pemilu 2024 secara positif.  Banyak  dari  ulasan  tersebut  yang  mengharapkan  agar  Calon  Presiden  dan  Wakil Presiden  yang  terpilih  nanti  bisa  memimpin  dan  membawa  Negara  Indonesia  ke  arah  yang lebih baik.

## SARAN
Sebuah  saran  penelitian  yang  menarik  adalah  untuk  melakukan  analisis  lebih  lanjut tentang perbedaan sentimen antara data latih dan data uji dalam konteks Pemilu 2024. Hal ini dapat memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana pandangan masyarakat terhadap peristiwa politik tersebut berubah seiring waktu. Selain itu, penting untuk meneliti faktor-faktor yang memengaruhi sentimen masyarakat terhadap Pemilu 2024, seperti isu-isu politik, sosial, ekonomi, dan budaya yang mungkin memainkan peran dalam membentuk opini mereka  terhadap  calon  presiden  dan  wakil  presiden.  Selanjutnya,  melakukan  perbandingan kinerja  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  dengan  metode  klasifikasi  lainnya  seperti  Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, atau algoritma Deep Learning seperti LSTM (Long Short-Term Memory) dapat memberikan wawasan tambahan tentang keefektifan model yang digunakan. Pengembangan model prediksi yang lebih kompleks menggunakan teknik-teknik NLP yang lebih mutakhir, seperti BERT atau Transformer, juga dapat meningkatkan akurasi dalam  mengklasifikasikan  sentimen  dari  ulasan  masyarakat.  Selain  itu,  penelitian  yang menggali  pengaruh  media  sosial  dalam  membentuk  sentimen  masyarakat  terhadap  Pemilu 2024,  serta  analisis  regional  untuk  memahami  perbedaan  persepsi  di  berbagai  wilayah geografis  atau  demografis,  dapat  memberikan  wawasan  yang  berharga  dalam  memahami dinamika politik dan opini publik di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Apriani, H. Zakiyudin, and K. Marzuki, “Penerapan Algoritma Cosine Similarity dan Pembobotan  TF-IDF  System  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  pada  Kampus  Swasta,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe) , vol. 3, no. 1, pp. 19–27, 2021.
[2] A. Deolika, K. Kusrini, and E. T. Luthfi, “Analisis Pembobotan Kata Pada Klasifikasi Text Mining,” (JurTI) Jurnal Teknologi Informasi , vol. 3, no. 2, pp. 179–184, 2019.
[3] W. Dai, G.-R. Xue, Q. Yang, and Y. Yu, “Transferring naive bayes classifiers for text classification,” in AAAI , 2007, pp. 540–545.
[4] N. L. P. C. Savitri, R. A. Rahman, R. Venyutzky, and N. A. Rakhmawati, “Analisis klasifikasi  sentimen  terhadap  sekolah  daring  pada  twitter  menggunakan  Supervised Machine Learning,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 1, 2021.
[5] D. C. U. Lieharyani and R. Ambarwati, “Visualisasi Data Tweet di Sektor Pendidikan Tinggi  Pada  Saat  Masa  Pandemi,” Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS) , vol. 4, no. 1, pp. 116–123, 2022.
[6] A. I. Tanggraeni and M. N. N. Sitokdana, “Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada  Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JATISI  (Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 9, no. 2, pp. 785–795, 2022.
[7] L. H. A. P. Prawira, A. F. Ummah, M. R. Aditiya, and D. W. Nugroho, “Knowledge Management: Efforts to Create an Excellent Digital Creative Industry,” Startupreneur Business Digital (SABDA Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 172–181, 2023.
[8] A. Felix, S. J. Salim, and J. M. Karsten, “Pemanfaatan Teknologi Layanan Fine Dining untuk Meningkatkan Customer Experience dan Influence Satisfaction,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 3, pp. 91–104, 2024.
[9] A. Saepulrohman, S. Saepudin, and D. Gustian, “Analisis Sentimen Kepuasan Pengguna Aplikasi  Whatsapp  Menggunakan  Algoritma  NaÃ¯  ve  Bayes  Dan  Support  Vector Machine,” @ is The Best: Accounting Information Systems and Information Technology Business Enterprise , vol. 6, no. 2, pp. 91–105, 2021.
[10]  A. Salam, J. Zeniarja, and R. S. U. Khasanah, “Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media Facebook Dengan k-Nearest Neighbor (Studi Kasus Pada Akun Jasa Ekspedisi Barang J&T Ekspress Indonesia),” 2018.
[11]  J. Sihombing, “Klasifikasi Data Antroprometri Individu Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” BIOS: Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[12]  D.  S.  Budi  and  H.  Syahrial,  “Optimizing  Database  Performance  in  the  Data Transformation Process in SQL Server: Pengoptimalan Performa Database Pada Proses Transformasi Data Pada SQL Server,” Technomedia Journal , vol. 8, no. 3 Februari, pp. 407–419, 2024.
[13]  Y. Yang, H. Wang, R. Jiang, X. Guo, J. Cheng, and Y. Chen, “A review of IoT-enabled mobile healthcare: technologies, challenges, and future trends,” IEEE Internet Things J , vol. 9, no. 12, pp. 9478–9502, 2022.
[14]  H.  Safitri,  M.  H.  R.  Chakim,  and  A.  Adiwijaya,  “Strategy  Based  Technology-Based Startups to Drive Digital Business Growth,” Startupreneur Business Digital (SABDA Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 207–220, 2023.
[15]  D.  Tuhenay,  “Perbandingan  Klasifikasi  Bahasa  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier (NBC) Dan Support Vector Machine (SVM),” JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 105–111, 2021.
[16]  N. Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector  Machine  Berbasis  SMOTE,” Jurnal  Teknik Komputer AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022.
[17]  F.  Wulandari,  E.  Haerani,  M.  Fikry,  and  E.  Budianita,  “Analisis  sentimen  larangan penggunaan  obat  sirup  menggunakan  algoritma  naive  bayes  classifier,” Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , vol. 4, no. 1, pp. 88–96, 2023.
[18]  B. Rawat and R. Bhandari, “Cloud Computing Applications In Business Development,” Startupreneur Business Digital (SABDA Journal) , vol. 2, no. 2, pp. 143–154, 2023.
[19]  L. South, D. Saffo, O. Vitek, C. Dunne, and M. A. Borkin, “Effective use of Likert scales in visualization evaluations: A systematic review,” in Computer Graphics Forum , Wiley Online Library, 2022, pp. 43–55.
[20]  F.  F.  Nugraha  and  C.  Juliane,  “Penerapan  Data  Mining  Dengan  Metode  Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.  5,” JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) , vol. 9, no. 4, pp. 2862–2869, 2022.
[21]  S. Purnama, R. Widayanti, P. Edastama, and A. R. S. Panjaitan, “Bantuan Sosial Untuk Masyarakat  Yang  Terkena  Dampak  Ekonomi  Selama  Covid-19  di  Garut,” ADI Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 2, no. 1, pp. 67–72, 2021.
[22]  R. Salam, H. Nusantoro, T. Ayuninggati, V. T. Devana, and A. P. Candra, “Peran Serta Dalam  Melaksanakan  Pembagian  Makanan  di  Wilayah  Bsd  City,” ADI  Pengabdian Kepada Masyarakat , vol. 2, no. 1, pp. 62–66, 2021.
[23]  N. Adiyanto, “Customer Relationship Management (CRM) Based On Web To Improve The Performance Of The Company,” ITSDI Journal Edition Vol. 1 No. 1 October 2019 , p. 32, 2019.
[24]  N. K. Purnamawati, A. M. Adiandari, N. D. A. Amrita, and L. P. V. I. Perdanawati, “The Effect  Of  Entrepreneurship  Education  And  Family  Environment  On  Interests Entrepreneurship In Student Of The Faculty Of Economics, University Of Ngurah Rai In Denpasar,” ADI Journal on Recent Innovation (AJRI) , vol. 1, no. 2 Maret, pp. 158– 166, 2020.
[25]  J. Sihombing, “Klasifikasi Data Antroprometri Individu Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” BIOS: Jurnal Teknologi Informasi dan Rekayasa Komputer , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2021.
[26]  S. H. Hardi and K. D. Hartomo, “Sentiment Analysis of Simobi Plus Mobile Application Using Naïve Bayes Classification,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 7, no. 3, pp. 1117–1124, 2023.
[27]  B.  Pernama  and  H.  D.  Purnomo,  “Analisis  Risiko  Pinjaman  dengan  Metode  Support Vector  Machine,  Artificial  Neural  Network  dan  Naïve  Bayes,” Jurnal  JTIK  (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) , vol. 7, no. 1, pp. 92–99, 2023.
[28]  S. Y. Nursyi’ah, A. Erfina, and C. Warman, “Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Pada Masa Pandemi Covid-19 Di Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” in Prosiding Seminar Nasional Sistem Informasi dan Manajemen Informatika Universitas Nusa Putra , 2021, pp. 117–123.
[29]  K. A. Baihaqi et al. , “A Comparison Support Vector Machine, Logistic Regression And Naïve  Bayes  For  Classification  Sentimen  Analisys  user  Mobile  App,” International Journal of Artificial Intelligence Research , vol. 7, no. 1, pp. 64–71, 2023.
[30]  H.  S.  Hopipah  and  R.  Mayasari,  “Optimasi  Backward  Elimination  untuk  Klasifikasi Kepuasan  Pelanggan  Menggunakan  Algoritme  k-nearest  neighbor  (k-NN)  and  Naive Bayes,” Technomedia Journal , vol. 6, no. 1, pp. 99–110, 2021.