## PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI DENGAN MENERAPKAN ADABOOST DALAM ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER X TERHADAP

## PENERAPAN KURIKULUM MERDEKA
Angga Septiana, Gifthera Dwilestari, Agus Bahtiar Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kec. Kesambi Kota Cirebon anggaseptiana817@gmail.com

## ABSTRAK
Kurikulum Merdeka merupakan kurikulum terbaru pengganti kurikulum 2013. Kurikulum merdeka dalam peluncurannya memiliki berbagai opini pro dan kontra dari masyarakat, saat ini kurikulum merdeka masih hangat dibicarakan  dan  menjadi  kontroversi  diberbagai  platform  digital  salah  satunya  pada  media  sosial twitter .  Oleh karena itu, perlu adanya evaluasi secara berkala dan analisis mengenai persepsi masyarakat terhadap kurikulum merdeka. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen yang muncul di twitter dengan menggunakan kata kunci “kurikulum merdeka”. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari hasil crawling di Twitter yang terdiri dari 4717 data kemudian dimasukkan ke dalam label positif dan negatif. Metode analisis data yang digunakan  adalah Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD ) yang  meliputi Data  Selection , Preprocessing , Transformation , Data Mining , dan Evaluation . Metode klasifikasi  yang digunakan adalah Multinominal Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine dengan  menerapkan AdaBoost untuk  meningkatkan  kinerja  algoritma. Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  akurasi  dan AUC Support  Vector  Machine lebih  unggul  dibandingkan Multinomial  Naïve  Bayes serta  penerapan AdaBoost terbukti  dapat  meningkatkan  kinerja  algoritma.  Metode Support Vector Machine sebelum  menerapkan AdaBoost menghasilkan akurasi sebesar 88,68% dan nilai AUC sebesar 0,957, sementara algoritma Support Vector Machine setelah menerapkan AdaBoost menghasilkan akurasi sebesar  88,85%  dan  nilai AUC 0,933.  Algoritma Multinomial  Naïve  Bayes sebelum  menerapkan AdaBoost menghasilkan nilai akurasi sebesar 79,19% dan nilai AUC sebesar 0,777, sementara algoritma Multinomial Naïve Bayes setelah menerapkan AdaBoost menghasilkan akurasi sebesar 83,57%, dan nilai AUC 0,899.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Kurikulum Merdeka, Twitter, Klasifikasi, AdaBoost

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi yang berkembang pesat telah  menghadirkan  berbagai  kemudahan  di  berbagai bidang  salah  satunya  di  bidang  pendidikan.  Hal  ini dibuktikan dengan diluncurkannya kebijakan merdeka belajar oleh Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud) pada tahun 2020. Kurikulum merdeka merupakan  kurikulum  yang  diluncurkan  pada  tahun ajaran 2022/2023 pengganti kurikulum 2013. Menurut Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset,  dan Teknologi  (Kemendikbudristek),  saat  ini  merupakan momentum  yang  tepat  untuk  mengevaluasi  tingkat kesiapan  lembaga  pendidikan  dalam  melaksanakan kurikulum  merdeka.  Sistem  kurikulum  merdeka  ini diterapkan  di  sekolah  dasar  dan  sekolah  menengah, serta  instansi  pendidikan  setara  lainnya  yang beroperasi  di  wilayah  Indonesia  [1].  Dengan  adanya kurikulum baru ini membuat perbincangan hangat saat ini baik di kehidupan nyata ataupun pada media sosial.
Media  sosial  seringkali  digunakan  masyarakat untuk  memberikan  opini  terhadap  kebijakan  yang diterapkan  oleh  pemerintah.  Salah  satu  media  sosial yang sering digunakan masyarakat adalah media sosial twitter . Twitter merupakan salah satu platform media sosial  yang  memiliki  banyak  pengguna  aktif  di Indonesia, dengan jumlah mencapai 191 juta individu pada  bulan  Januari  2022.  Menurut  laporan  dari
Katadata,  jumlah  pengguna Twitter di  Indonesia  per bulan April 2023 mencapai 14,8 juta [1]. Respon dari masyarakat  pada  media  sosial  twitter  terhadap penerapan  kurikulum  merdeka  ini  bervariasi,  di antaranya  berupa  ekspresi  yang  bersifat  positif  atau mendukung  dan  negatif  atau  menentang  yang menciptakan  suatu  kontroversi.  Sering  munculnya salah  satu  pernyataan  pada  twitter  adalah  kurangnya waktu  istirahat  yang  dimiliki  oleh  siswa  karena banyaknya  proyek  yang  harus  dikerjakan  secara mandiri atau berkelompok, serta berbagai kontroversi yang  lainnya  dirasa  perlu  dilakukan  analisis  yang mendalam  [2].  Oleh  karena  itu,  diperlukan  sebuah analisis  sentimen  untuk  memberikan  pemahaman tentang  opini  masyarakat  terhadap  kurikulum merdeka.
Penelitian  terdahulu  terkait  analisis  sentimen dilakukan oleh [2] terkait analisis sentimen penerapan kurikulum merdeka pada pengguna twitter mengungkapkan  bahwa  terdapat  sejumlah  opini negatif  yang  signifikan  diungkapkan  masyarakat  di dalam tweet .  Penelitian  tersebut  menggunakan algoritma K-Nearest  Neighbor yang  dikombinasikan dengan  metode forward  selection .  Berdasarkan  hasil eksperimen  yang  telah  dilakukan,  diketahui  bahwa metode K-Nearest Neighbors ( K-NN ) memiliki tingkat akurasi sebesar 73.64%. Namun, ketika metode K-NN
dikombinasikan  dengan  metode Forward  Selection ( K-NN  +  FS ),  tingkat  akurasi  meningkat  menjadi 76.82%.
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh [1] terkait Analisis  sentimen  kebijakan  penerapan  kurikulum merdeka  sekolah  dasar  dan  sekolah  menengah  pada media  sosial twitter dengan  menggunakan  metode word  embedding dan Long  Short-Term  Memory Networks ( LSTM ). Dalam penelitian tersebut terdapat 455  data  yang  dibagi  ke  dalam  tiga  kelas  sentimen yaitu sentimen positif berjumlah 81, sentimen negatif berjumlah 273, dan 101 sentimen netral. Untuk model klasifikasi  menggunakan Long-Short-Term  Memory dikombinasikan  dengan  teknik word  embedding layers .  Didapatkan  nilai precision 80%,  nilai recall 81%, f1-score 79%, dan accuracy 81%.
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  [3]  yaitu mengenai analisis sentimen terhadap program kampus Merdeka  menggunakan  komparasi  algoritma Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine .  Penelitian tersebut  menghasilkan  akurasi  sebesar  86%,  presisi sebesar  87%  dan recall sebesar  80%  dengan  data testing menggunakan algoritma Naïve Bayes . Kemudian menggunakan algoritma SVM kernel linear dengan  data tesing yang  sama  menghasilkan  akurasi sebesar 93%, presisi sebesar 100% dan recall sebesar 84%.
Beberapa  penelitian  telah  melakukan  analisis sentimen  tentang  kebijakan  kurikulum  merdeka. Analisis  sentimen  perlu  dilakukan  secara  berkala untuk mengetahui pandangan terbaru dari masyarakat terkait  kebijakan  kurikulum  merdeka.  Penelitian  ini mengusulkan analisis sentimen menggunakan perbandingan algoritma Multinomial Naïve Bayes dan Support Vector Machine dengan penerapan AdaBoost sebagai  perbedaan  dari  penelitian  sebelumnya.  Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  merupakan  data terbaru  yaitu  diambil  dari Twitter dengan  cara crawling data  dari  rentang  waktu  bulan  April  2023 hingga  bulan  September  2023.  Hasil  penelitian  ini dapat digunakan sebagai tolak ukur untuk peningkatan layanan yang ditujukan kepada pengembang kurikulum  dan memberikan wawasan  kepada masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Text Mining
Text mining merupakan tahap transformasi yang bertujuan  untuk  mengekstraksi  data  terstruktur  dari teks yang sebelumnya tidak memiliki struktur tertentu. Setelah  berhasil  diekstraksi,  data  tersebut  kemudian dianalisis  lebih  lanjut  melalui  berbagai  pendekatan analisis  data  guna  menghasilkan  pola  dan  fakta  yang memiliki  signifikansi.  Proses  analisis  teks  ini dilakukan  dengan  memanfaatkan  berbagai  metode Natural Language Processing ( NLP ) [4]. Text mining bertujuan  menghasilkan  informasi  dari  satu  set dokumen. Text  Mining mampu menghasilkan informasi  melalui  pemrosesan,  pengelompokan,  dan
analisis data-data tidak terstruktur dalam jumlah besar [5]. 2.2. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah suatu proses komputasi yang  bertujuan  melakukan  klasifikasi  terhadap  data tekstual  berdasarkan  sentimen  yang  terkandung  di dalamnya.  Popularitas  penelitian  analisis  sentimen semakin  meningkat,  tidak  hanya  karena  ketersediaan data  teks  yang  melimpah,  tetapi  juga  karena  adanya kebutuhan  dari  berbagai  pihak  untuk  memahami pendapat  publik  terkait  suatu  topik  tertentu.  Proses analisis  sentimen  dipengaruhi  secara  signifikan  oleh jenis dataset yang digunakan, terutama ketika dataset tersebut  terdiri  dari  rangkaian  kalimat  yang  cukup panjang,  yang  memerlukan  pendekatan  penanganan yang khusus [6]. Analisis sentimen dapat disebut juga dengan opinion mining, sebab keduanya menitikberatkan  pada  evaluasi  pendapat  yang menyatakan apakah bersifat positif atau negatif [5].

## 2.3. Klasifikasi Teks
Klasifikasi adalah suatu proses di mana dokumen atau kalimat dikelompokkan ke dalam satu atau lebih kategori  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya  atau  ke dalam kelas-kelas yang serupa, umumnya melibatkan pengelompokan ke dalam kategori positif, negatif, dan netral. Klasifikasi teks menjadi semakin penting di era digitalisasi,  sejalan  dengan  peningkatan  volume produksi  data  teks  yang  pesat.  Pertumbuhan  yang signifikan  ini  terutama  terjadi  pada  data  teks  yang dihasilkan oleh pengguna platform sosial media seperti Twitter . Oleh karena itu, analisis klasifikasi diperlukan untuk mengelompokkan data teks ini guna mendapatkan  pemahaman  yang  terkandung  dalam informasi tersebut [7].
2.4. Multinomial Naïve Bayes
Algoritma Multinomial  Naive  Bayes adalah metode pembelajaran probabilitas yang menggunakan teorema Bayes dan  sering  diterapkan  dalam Natural Language Processing ( NLP ). Algoritma ini beroperasi berdasarkan  konsep term  frequency ,  yang  mengukur berapa kali suatu kata muncul dalam suatu dokumen. Model  ini  menggambarkan  dua  informasi,  yaitu keberadaan atau ketiadaan suatu kata dalam dokumen dan  seberapa  sering  kata  tersebut  muncul  dalam dokumen  tersebut  [8].  Walaupun  menggunakan distribusi multinomial , algoritma ini dapat diterapkan pada  situasi text  mining dengan  mengubah  data  teks menjadi  format nominal yang  dapat  dihitung menggunakan nilai integer . Pada klasifikasi multinomial naive bayes , kelas dokumen tidak  hanya dihitung berdasarkan kata-kata yang muncul, melainkan juga jumlah kemunculan kata-kata tersebut [9].
2.5. Support Vector Machine
Support Vector Machine ( SVM ) merupakan suatu metode klasifikasi yang menerapkan konsep pencarian hyperplane (bidang pemisah) optimal di dalam ruang
fitur  untuk  mengidentifikasi  pemisahan  antara  dua kelas. Hyperplane yang dihasilkan oleh SVM memiliki karakteristik  berupa  jarak  maksimal  dari  setiap  titik data  ke hyperplane tersebut. SVM memiliki kemampuan  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  data yang dapat dipisahkan secara linear maupun non-linear [10].
2.6. Adaptive Boosting ( AdaBoost )
Algoritma Adaboost ( Adaptive Boosting ) adalah suatu algoritma ensemble learning yang dimanfaatkan untuk  meningkatkan  kinerja  model  prediktif  dengan mengintegrasikan  beberapa  model  prediksi  yang relatif  kurang  efektif  menjadi  satu  model  yang  lebih kuat. Tujuan utama dari Adaboost adalah mengurangi tingkat  bias  dan varians dari  model  prediksi  yang lemah  dengan  memberikan  bobot  yang  berbeda  pada masing-masing model tersebut [10].
2.7. Cross Validation Cross Validation merupakan suatu teknik dalam machine learning yang mengimplikasikan pemisahan dataset menjadi subset-subset, yang kemudian diikuti oleh  proses  pelatihan  dan  pengujian  model  secara berulang  pada  masing-masing  subset.  Pendekatan  ini dirancang  untuk  menilai  kinerja  model,  mencegah terjadinya overfitting ,  dan  memastikan  bahwa  model mampu  melakukan  generalisasi  yang  optimal  pada data yang belum pernah ditemui sebelumnya [11].

## 2.8. Evaluation
Penilaian dalam konteks penelitian ini dilakukan dengan  tujuan  untuk  mengidentifikasi  kinerja  atau performa model yang diajukan. Metode evaluasi yang diadopsi dalam penelitian ini menggunakan confusion matrix . Confusion  matrix adalah  suatu  struktur  tabel yang memberikan perbandingan antara hasil klasifikasi  yang  diperoleh  dari  sistem  (prediksi) dengan hasil klasifikasi yang sebenarnya. Tabel pada confusion  matrix memvisualisasikan  jumlah  data  uji yang  terklasifikasi  dengan  benar  dan  jumlah  data  uji yang salah diklasifikasikan [12].
Perhitungan confusion  matrix adalah  sebagai berikut [13]:
Akurasi = ( 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 ) × 100
Presisi = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ) × 100
Recall = ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 ) × 100
F-Measure = 2 × ( 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 ) × 100
Keterangan:
TP = True Positive FP = False Positive TN = True Negative FN = False Negative
2.9. Uji T-Test Uji T-Test adalah  teknik  yang  dapat  digunakan untuk  membandingkan  nilai  rata-rata  antara  dua  atau lebih  kelompok  data  yang  berbeda  adalah  uji  t  ( T- Test ).  Uji  t  dapat  membantu  dalam  mengevaluasi perbedaan nilai rata-rata antara dua kelompok data dan menentukan  apakah  perbedaan  tersebut  memiliki signifikansi statistik. Dalam konteks analisis sentimen, uji  t  dapat  diterapkan  untuk  membandingkan  nilai sentimen  antara  dua  kelompok  [14].  Uji T-Test digunakan untuk mengetahui signifikan dari dua atau lebih  algoritma  yang  digunakan  sebagai  komparasi dalam penelitian.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan Knowledge  Discovery  in  Database ( KDD ).  yang melibatkan  sejumlah  tahapan,  mulai  dari  pemilihan data ( Data Selection ), pra-pemrosesan data ( Preprocessing ),  transformasi  data  ( Transfomation ), penggalian  data  ( Data  Mining ),  dan Evaluation . Gambar 1. akan digambarkan tahapan dari KDD .
Gambar 1. Tahapan Knowledege Discovery in Database
Gambar 1 merupakan tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini, untuk lebih lengkapnya adalah sebagai berikut:
3.1. Data Selection
Tahapan Data  Selection meliputi crawling data yang dilakukan pada media sosial twitter dengan kata kunci  “kurikulum  merdeka”  dengan  bantuan library Tweet-Harvest . Data yang diambil dari rentang waktu bulan  April  hingga  bulan  September  2023  dan menghasilkan  4712  data.  Data  yang  berhasil dikumpulkan  kemudian  dilakukan  pembersihan  data dan  pembuangan  data  duplikat.  Langkah  selanjutnya adalah melakukan translasi yaitu proses menyeragamkan  data tweet berbahasa  asing  menjadi bahasa  Indonesia.  Terakhir  adalah  melakukan
pelabelan  yang  dilakukan  secara  manual  dengan memahami makna tiap kalimat.
3.2. Preprocessing
Preprocessing adalah  suatu  proses yang dilakukan  supaya  data tweet siap  diolah  dan  relevan dengan penelitian [15]. Tahapan yang dilakukan dalam preprocessing diantaranya adalah:

## 3.2.1. Case Folding
Case Folding merupakan proses merubah atau menyeragamkan  huruf-huruf  di  dalam  kalimat sehingga menjadi huruf kecil semua ( lowercase ).
3.2.2. Tokenizing Tokenizing merupakan  proses  memisahkan kata-kata  dari  kalimat  sehingga  mempunyai  token masing-masing.

## 3.2.3. Filtering
Filtering merupakan  proses  untuk  memfilter data yang tidak memiliki makna dan memiliki jumlah huruf yang terlalu sedikit atau terlalu banyak.

## 3.2.4. Stemming
Stemming merupakan  proses  menghilangkan imbuhan pada kata sehingga menjadi kata dasar.
3.3. Transformation
Tahap
Transformation
adalah
proses pembobotan kata dengan TF-IDF yang dihasilkan dari proses preprocessing . Pembobotan TF akan menghitung  seberapa  sering  kata  muncul  di  dalam dokumen,  sementara IDF menunjukkan  relasi  antara keberadaan suatu kata pada seluruh dokumen. Setelah pembobotan TF-IDF , maka akan di visualisasikan data berdasarkan  frekuensi  kemunculan  paling  tinggi  atau banyak menggunakan wordcloud .
3.4. Data Mining Tahap data
mining
adalah
proses mengimplementasikan  algoritma Multinomial  Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine sebelum  dan setelah  menerapkan  metode Adaptive Boosting untuk peningkatan akurasi.

## 3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  akan  didapatkan  hasil  berupa confusion  matrix yaitu  hasil  yang  menunjukkan performa dari machine learning yaitu akurasi, presisi, recall , F-Measure , dan nilai AUC , di mana didapatkan dari  pemodelan  menggunakan Multinomial  Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine sebelum  dan setelah  menerapkan  metode Adaptive  Boosting ( AdaBoost ).  Uji T-Test digunakan  pada  penelitian yang berfungsi untuk melihat signifikan perbandingan kedua algoritma setelah menerapkan AdaBoost .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Proses crawling data  akan  menghasilkan  data yang masih memiliki banyak karakter seperti hashtag , mention , simbol ,  dan karakter lainnya serta menghasilkan  banyak  atribut  atau  kolom,  sehingga perlu dilakukan pembersihan data dan seleksi atribut. Proses  pembersihan  dan  seleksi  atribut  dilakukan menggunakan python dengan library string dan re . Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah atribut tanggal dan isi konten saja.

## Gambar 2. Read CSV
Dari  gambar  2,  dapat  dilihat  data  yang  sudah bersih.  Setelah pembersihan dan seleksi atribut  maka langkah  selanjutnya  adalah  proses  translasi  atau menyeragamkan  bahasa  asing  menjadi  bahasa Indonesia.
Tabel 1. Proses Translasi
Bahasa Asing atau Daerah Hasil Translasi kurikulum merdeka ngrepoti kurikulum merdeka merepotkan kurikulum merdeka got me crying kurikulum merdeka membuatku menangis
Setelah  semua  data  tweet  berbahasa  indonesia, langkah selanjutnya adalah proses pelabelan di  mana data  tweet  akan  dimasukkan  ke  dalam  kelas  label positif dan negatif.
Gambar 3. Proses Pelabelan
Gambar 4. Tren data tweet tiap bulan 163 274 131 238 274 244 485 508 640 539 475 488 0 200 400 600 800 Apr May Jun Jul Aug Sep Tren data tweet tiap bulan
negatif positif
Hasil pelabelan berdasarkan Gambar 3, didapatkan  jumlah  sentimen  positif  sebanyak  3146 data, sementara sentimen negatif sebanyak 1314 data. Untuk mengetahui tren sentimen tiap bulannya, maka dibuat grafik tren data tweet tiap bulan pada Gambar 4.
Berdasarkan  gambar  4,  dapat  dilihat  bahwa sentimen positif terbanyak ada pada bulan Juni dengan jumlah  640  data,  sementara  sentimen  negatif terbanyak ada pada bulan Mei dan Agustus. Langkah selanjutnya adalah penerapan SMOTE untuk menyeimbangkan  jumlah  kelas  dikarenakan  jumlah sentimen positif dan negatif tidak seimbang.
Gambar 5. Operator SMOTE

## 4.2. Preprocessing
Tahap
selanjutnya yaitu preprocessing menggunakan operator Process Document from Data pada RapidMiner .
Gambar 6. Operator preprocessing
Gambar 7. Sub operator Process Document from Data
Preprocessing diawali  dengan  melakukan Case Folding menggunakan operator Transform Case , akan didapati hasil sebagai berikut:
Tabel 2. Proses case folding Sebelum Sesudah Sudahkah Guru mengimplementasikan Kurikulum Merdeka dengan benar sudahkah guru mengimplementasikan kurikulum merdeka dengan benar
Langkah selanjutnya adalah memecah kata dalam kalimat  menggunakan  operator Tokenize ,  akan didapati hasil sebagai berikut:
Tabel 3. Proses tokenizing
Sebelum Sesudah sudahkah guru mengimplementasikan kurikulum merdeka dengan benar [‘sudahkah’ ‘guru’ ‘mengimplementasikan’
‘kurikulum’ ‘merdeka’ ‘dengan’ ‘benar’]
Langkah selanjutnya adalah memfilter kata-kata yang memiliki jumlah huruf terlalu sedikit atau terlalu banyak menggunakan operator Filter Token by Length dengan memasukkan nilai parameter 3 pada nilai min char dan nilai 25 pada max char .
Langkah  selanjutnya  adalah  memfilter  kata stopword menggunakan  operator Filter  Stopwords ( Dictionary ) dengan menggunakan kamus yang berisi kumpulan kata stopword, kemudian peneliti menambahkan  kata-kata  yang  ingin  difilter  pada kamus  tersebut, sehingga  akan  didapati  hasil  sebagai berikut: Tabel 4. Proses Stopwords Sebelum Setelah aoskwosks aku smp kurikulum merdeka gak ada pts yeyeyeyeyey semangat kak semoga pts nya dilancarin aku smp kurikulum merdeka pts semangat kak semoga pts dilancarin Langkah selanjutnya adalah melakukan stemming yaitu  menghilangkan  imbuhan  sehingga menjadi  kata  dasar.  Operator  yang  digunakan  adalah Stem ( Dictionary ). Kamus yang dimasukkan ke dalam operator  dibuat  sendiri  oleh  peneliti  dan  disimpan dalam format txt .
Gambar 8 Kamus Stemming
Hasil dari proses stemming adalah sebagai berikut.
Tabel 5. Proses stemming Sebelum Sesudah guru mengimplementasikan kurikulum merdeka dengan benar guru implementasi kurikulum merdeka dengan benar 4.3. Transformation
Pada  tahap transformation akan  dilakukan pembobotan pada setiap kata menggunakan pembobotan TF-IDF .  Proses  pembobotan TF-IDF dilakukan  pada  operator Process  Document  from Data .  Operator  ini  selain  melakukan preprocessing
juga menghasilkan pembobotan Term-Frequency ( TF ) dan Inverse  document  Frequency ( IDF ). TF menunjukkan  apakah  suatu  kata  ada  di  dalam  data tweet atau  tidak,  jika  kata  tersebut  ada  maka  akan diberi  nilai  1  namun  apabila  tidak  ada  maka  akan diberi  nilai  0. IDF menunjukkan  relasi  antara keberadaan suatu kata pada seluruh dokumen. Berikut merupakan hasil pembobotan TF-IDF :
Gambar 9. Hasil TF-IDF
Setelah dilakukan perhitungan TF-IDF , langkah selanjutnya  adalah  menampilkan  visualisasi  berupa wordcloud untuk  melihat  frekuensi  kata-kata  yang diutarakan oleh pengguna Twitter . Berikut merupakan hasil wordcloud pada sentimen positif dan negatif.
Gambar 10. Wordcloud sentimen positif
Gambar 11. Wordcloud sentimen negatif
4.4. Data Mining Sebelum menerapkan metode AdaBoost , dilakukan pengujian masing-masing algoritma dengan 10- fold cross validation . Berikut merupakan pemodelan untuk menentukan n-fold terbaik:
Gambar 12. Pemodelan algoritma
Keterangan:
Didalam operator Cross Validation terdapat dua bagian  untuk  menyimpan  operator  diantaranya training dan testing .  Pada  operator training ditempatkan operator Naïve Bayes dan Support Vector Machine secara  bergantian,  sementara  pada  bagian testing ditempatkan  operator apply  model dan performance . Berikut merupakan hasil dari pengujian 10- fold cross validation dari masing-masing algoritma:
Tabel 6. Hasil 10- fold cross validation multinomial naïve bayes N-Fold Akurasi Presisi Recall 2 77,22% 85,92% 65,14% 3 77,96% 87,87% 64,91% 4 78,41% 88,68% 65,14% 5 78,66% 89,39% 65,04% 6 78,74% 90,12% 64,62% 7 78,66% 89,57% 64,88% 8 78,95% 89,86% 65,26% 9 78,93% 90,40% 64,76% 10 79,19% 90,87% 64,88% Rata-rata 78,52% 89,19% 64,96% Tabel 7. Hasil 10- fold cross validation Support vector machine N-Fold Akurasi Presisi Recall 2 86,17% 87,43% 84,50% 3 87,19% 88,51% 85,49% 4 87,81% 89,27% 85,96% 5 88,04% 89,65% 86,03% 6 88,48% 90,03% 86,60% 7 88,45% 89,93% 86,63% 8 88,52% 90% 86,67% 9 88,68% 90,12% 86,89% 10 88,60% 90,28% 86,57% Rata-rata 87,99% 89,47% 86,15% Setelah  dilakukan  pengujian  10- fold  cross validation ,  maka  didapatkan  hasil  akurasi  tertinggi algoritma multinomial  naïve  bayes berada  pada number of fold 10 sementara support vector machine berada pada number of fold 9. Hasil akurasi tertinggi pada  masing-masing  algoritma  akan  dilakukan pengujian  dengan  menerapkan AdaBoost .  Berikut merupakan  pemodelan  algoritma menggunakan AdaBoost .
Gambar 13. Pemodelan algoritma menggunakan adaboost
Gambar 14. Sub bagian operator cross validation

## 4.5. Evaluation
Tahapan ini akan menunjukkan hasil akurasi dari masing-masing  algoritma  sebelum  dan  setelah menerapakan AdaBoost .
Gambar 15. Confusion matrix algoritma multinomial naïve bayes tanpa adaboost
Gambar 16. Confusion matrix algoritma multinomial naïve bayes dengan adaboost
Berdasarkan  gambar  15  dan  16  menunjukkan hasil confusion  matrix dari  algoritma Multinomial Naïve Bayes sebelum menerapkan AdaBoost menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  79,19%,  presisi 90,87%, recall 64,88%, dan  nilai F-Measure 75,71%. Hasil confusion  matrix dari  algoritma Multinomial Naïve Bayes setelah menerapkan AdaBoost menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  83,75%,  presisi 90,29%, recall 75,73%, dan nilai F-Measure 82,37%. Nilai AUC yang  dihasilkan  pada  algoritma multinomial  naïve  bayes sebelum  menggunakan adaboost berada  pada  nilai  0,777,  sedangkan  dengan penerapan adaboost berada  pada  nilai  0,899  dengan selisih  nilai  12,2%.  Menurut  [16],  apabila  nilai AUC berada  pada  nilai  0,70-0,80  maka  dapat  digolongkan klasifikasi sedang, sementara apabila berada pada nilai 0,80-0,90 dapat digolongkan klasifikasi baik.
Gambar 17. Confusion matrix algoritma support vector machine tanpa adaboost
Gambar 18. Confusion matrix algoritma support vector machine dengan adaboost
Berdasarkan  gambar  17  dan  18  menunjukkan hasil confusion  matrix dari  algoritma Support  Vector Machine sebelum menerapkan AdaBoost
menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  88,68%,  presisi 90,12%, recall 86,89%, dan  nilai F-Measure 88,48%. Hasil confusion  matrix dari  algoritma Multinomial Naïve Bayes setelah menerapkan AdaBoost menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  88,85%,  presisi 90,07%, recall 87,34%, dan nilai F-Measure 88,68%. Nilai AUC yang  dihasilkan  pada  algoritma support  vector  machine sebelum  menggunakan adaboost berada  pada  nilai  0,957,  sedangkan  dengan penerapan adaboost mengalami  penurunan  sebesar 0,24% dengan nilai 0,933. Menurut [16], apabila nilai AUC berada  pada  nilai  0,90-1,00  dapat  digolongkan klasifikasi sangat baik.
Berikut merupakan hasil uji T-Test perbandingan algoritma multinomial naïve bayes dan support vector machine dengan menerapkan AdaBoost.
Gambar 19. Hasil uji T-Test
Berdasarkan hasil uji T-Test didapati perbandingan  di  bawah alpha 0,050  yang  artinya perbandingan  kedua  algoritma signifikan  dan algoritma  yang  paling  dominan  adalah  algoritma Support  Vector  Machine dengan menerapkan AdaBoost .

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan maka didapatkan nilai akurasi 79,19%, presisi 90,87%, recall 64,88%, F-Measure 75,71%,  dan  nilai AUC berada  pada  nilai  0,777  untuk  algoritma Multinomial Naïve Bayes sebelum menerapkan Adaboost , sementara  setelah  menerapkan AdaBoost didapatkan nilai  akurasi  sebesar  83,75%,  presisi  90,29%, recall 75,73%, F-Measure 82,37%,  dan  nilai AUC berada pada  nilai  0,899.  Algoritma Support  Vector  Machine sebelum  menerapkan AdaBoost didapatkan  nilai akurasi  sebesar  88,68%,  presisi  90,12%, recall 86,89%, F-Measure 88,48%,  dan  nilai AUC berada pada  nilai  0,957,  sementara  setelah  menerapkan AdaBoost didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  88,85%, presisi  90,07%, recall 87,34%, F-Measure 88,68%, dan  nilai AUC berada  pada  nilai  0,933.  Berdasarkan hasil  perbandingan  tersebut  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  algoritma Support  Vector  Machine dengan menerapkan AdaBoost merupakan  algoritma  terbaik karena memiliki nilai akurasi paling unggul dan masuk ke dalam golongan klasifikasi sangat baik. Saran untuk penelitian  selanjutnya  adalah  dengan  melakukan convert negation karena di dalam penelitian ini belum diterapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  R.  Maulana,  S.  H.  Wijoyo,  and  Y.  T. Mursityo,  “Analisis  Sentimen  Kebijakan Penerapan  Kurikulum  Merdeka  Sekolah  Dasar dan  Sekolah  Menengah  pada  Media  Sosial
Twitter  dengan  menggunakan  Metode  Word Embedding  dan  Long  Short-Term  Memory Networks  (LSTM),” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 10, no. 3, pp. 523–530, 2023.
[2]  W.  Darmawan,  M.  F.  Kurniawan,  and  W. Hapsoro, “Analisis Sentimen Penerapan
Kurikulum  Merdeka  Pada  Pengguna  Twitter Menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor Dengan  Forward  Selection,” Smart  Comp Jurnalnya  Orang  Pint.  Komput. ,  vol.  12,  no.  1, pp. 245–253, 2023.
[3]  I.  P.  Rahayu,  A.  Fauzi,  and  J.  Indra,  “Analisis Sentimen  Terhadap  Program  Kampus  Merdeka Menggunakan Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4, no. 2, p. 296, 2022.
[4]  A. Priyanto and M. R. Ma’arif, “Analisis Voice of  Customer  dari  Ulasan  Pengguna  Produk Smartphone pada Online Marketplace menggunakan  Text  Mining,” J.  Inform.  Univ. Pamulang , vol. 7, no. 1, pp. 2622–4615, 2022.
[5]  Samsir,  Ambiyar,  U.  Verawardina,  F.  Edi,  and Watrianthos,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran Daring pada Twitter di Masa Pamndemi COVID- 19  menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 1, p. 149, 2021.
[6]  W. Widayat, “Analisis Sentimen Movie Review menggunakan  Word2Vec  dan  metode  LSTM Deep  Learning,” J.  Media  Inform.  Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 1018, 2021.
[7]  L.  Mutawalli,  M.  T.  A.  Zaen,  and  W.  Bagye, “Klasifikasi  Teks  Sosial  Media  Twitter menggunakan  Support  Vector  Machine  (Studi Kasus  Penusukan  Wiranto),” J.  Inform.  dan Rekayasa Elektron. , vol. 2, no. 2, p. 43, 2019.
[8]  Yuyun,  N.  Hidayah,  and  S.  Sahibu,  “Algoritma Multinomial  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Sentimen  Pemerintah  Terhadap  Penanganan Covid-19  Menggunakan  Data  Twitter,”  vol.  5, no. 10, pp. 820–826, 2021.
[9]  I.  Verawati  and  B.  S.  Audit,  “Algoritma  Naïve
Bayes  Classifier  Untuk  Analisis  Sentiment Pengguna  Twitter  Terhadap  Provider  By.u,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 3, p. 1411, 2022.
[10]  Y.  Septiawan  and  C.  Chairani,  “Perbandingan Akurasi  Metode  Deteksi  Ujaran  Kebencian dalam  Postingan  Twitter  Menggunakan  Metode SVM  dan  Decision  Trees  yang  Dioptimalkan dengan Adaboost,” J. Tek. , vol. 17, no. 2, pp. 287 – 299–287 – 299, 2023.
[11]  J.  Rusman,  B.  Z.  Haryati,  and  A.  Michael, “Optimisasi  Hiperparamater  Tuning  pada Metode Support Vector Machine untuk Klasifikasi Tingkat Kematangan Buah Kopi,” J- Icon J. Inform. dan Komput. , vol. 11, no. 2, 2023.
[12]  M.  I.  Fikri,  T.  S.  Sabrila,  and  Y.  Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector  Machine  pada  Analisis  Sentimen Twitter,” Smatika J. , vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020.
[13]  Rilinka,  Indriati,  and  N.  Yudistira,  “Analisis Sentimen  Penghapusan  Ujian  Nasional  pada Twitter  menggunakan  Document  Frequency Difference  dan  Multinomial  Naïve  Bayes,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 876–883, 2021.
[14]  Y. A. Singgalen, “Analisis Sentimen Konsumen terhadap Food, Services, and Value di Restoran dan  Rumah  Makan  Populer  Kota  Makassar Berdasarkan
Rekomendasi Tripadvisor Menggunakan Metode CRISP-DM dan
SERVQUAL,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 4, pp. 1899–1914, 2023.
[15]  W.  P.  Anggraini  and  M.  S.  Utami,  “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kartu Pekerja Di Indonesia,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 4, p. 255, 2021.
[16]  T. Hidayatulloh and L. Yusuf, “Klasifikasi Tipe Berat  Tubuh  menggunakan  Metode  Support Vector Machine,” Inti Nusa Mandiri , vol. 18, no. 1, pp. 71–77, 2023.