Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 57- 65                                                                                E ISSN : 2722-2713

## ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PROGRESS IKN MENGGUNAKAN MODEL DECISION TREE
Sang Intan Risqi Adi 1) , Bintang Bakkara 2) , Kurniaman Andreas Zega 3) , Femi Nabila Vielita 4) , Nur Aini Rakhmawati 5)
1,2,3,4,5 Sistem Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya Co Responden Email: 5026211056@mhs.its.ac.id

## Article history
Received   05 Oct 2023 Revised    28 Nov 2023 Accepted  07 Dec 2023 Available online 27 Jan 2024
Keywords IKN, Decision Tree, GridSearchCV, Sentiment Analysis
Abstract
The  relocation  of  the  national  capital  city  (IKN)  to  Kalimantan  has  sparked various responses, especially from Indonesians, leading to extensive discussions on  social  media,  including  Twitter.  To  gauge  the  public's  response  on  Twitter, sentiment  analysis  was  conducted  using  a  Decision  Tree  model  and  the GridSearchCV process to find the best parameters for the model. The data utilized consisted  of  tweets  containing  the  keyword  'masyarakat  ikn'  (IKN  society)  and were labeled as positive, negative, or neutral sentiments. Sentiment analysis was carried  out  in  several  stages,  that  is  data  selection,  data  labeling,  data preprocessing, visualization, data splitting, modeling, and evaluation. During the evaluation phase, cross-validation and a confusion matrix were used to measure the performance of the model. From the analysis conducted, it was found that the public's response to IKN is mostly positive, accounting for 42.3% of the analyzed data, followed by the neutral sentiment 30.1%, and the negative sentiment 27.6%. Additionally, it was also discovered that the Decision Tree model used achieved an accuracy rate of approximately 81% with 10-fold cross validation.

## Riwayat
Diterima   05 Okt 2023 Revisi        28 Nov 2023 Disetujui  07 Des 2023 Terbit       27 Jan 2024
Kata Kunci IKN, Pohon Keputusan, GridSearchCV,
Analisis Sentimen

## Abstrak
Pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) ke Kalimantan menimbulkan berbagai macam tanggapan khususnya dari masyarakat Indonesia sehingga banyak dibicarakan pada media sosial, termasuk pada Twitter. Untuk mengetahui respons masyarakat dalam Twitter, dilakukan analisis sentimen menggunakan model Decision Tree dan proses GridSearchCV  untuk  menemukan  parameter  terbaik  untuk  model.  Data  yang digunakan  merupakan  tweet  yang  mengandung  kata  kunci  'masyarakat  ikn'  dan diberi label positif, negatif, dan netral. Analisis sentimen dilakukan dalam beberapa tahap  yaitu  data  selection,  data  labelling,  data  preprocessing,  visualization,  data splitting,  modelling,  dan  evaluation.  Pada  tahap  evaluation  digunakan  cross validation  dan  confusion  matrix  untuk  mengukur  kinerja  dari  model  yang  dilatih. Dari analisis yang dilakukan, ditemukan bahwa tanggapan masyarakat terhadap IKN dominan  memiliki  sentimen  positif  yaitu  sebesar  42.3%  diikuti  dengan  sentimen netral sebesar 30.1%, dan paling sedikit sentimen negatif sebesar 27.6%. Kemudian ditemukan  juga  bahwa  model  Decision  Tree  yang  digunakan  memiliki  tingkat akurasi sekitar 81% dengan 10-fold Cross Validation.

## PENDAHULUAN
Dengan  Undang  Undang  Nomor  10
tahun  1964,  Jakarta  ditetapkan  sebagai  ibu kota Indonesia secara konstitusional (Romadhon,  2020).  Jakarta  telah  lama bertanggung jawab sebagai pusat pemerintahan,  bisnis,  keuangan,  dan  jasa karena  statusnya  sebagai  ibu  kota  negara (SKRI, 2019). Jakarta mengalami pertumbuhan yang sangat pesat, pembangunan
yang tiada henti dan pertambahan penduduk di Jakarta tiap tahun kian meningkat menjadikan Jakarta  sebagai  kota  yang  sangat  maju  di Indonesia.  Dibalik  kemajuan  kota  yang dialami  oleh  Jakarta,  menimbulkan  berbagai masalah seperti kepadatan penduduk, kemacetan,  kesenjangan  sosial,  banjir,  polusi udara,  krisis  air  bersih,  dan  masalah  lainnya (Herdiyani & Zailani, 2022)
Pada tahun 2019, pemindahan Ibu Kota Negara  Indonesia  mulai  dapat  dilakukan, meskipun  ini  sudah  lama  direncanakan (Agustina  &  Hendry,  2021). Presiden
Indonesia kemudian menetapkan pemindahan Ibu  Kota  Negara  (IKN)  ke  luar  Pulau  Jawa dalam  rapat  terbatas  yang  diadakan  oleh pemerintah Indonesia. Keputusan ini tercantum  dalam  Rencana  Pembangunan Jangka  Menengah  Nasional  Tahun  Anggaran 2020–2024 (Lestari et al., 2022). IKN baru ini akan dibangun di Kabupaten Kutai Kertanegara  dan  sebagian  di  Kabupaten Penajam  Paser  Utara,  Kalimantan  Timur. Tentunya  pemilihan  lokasi  ibu  kota  baru  ini telah melalui tinjauan dan kajian yang matang. Kalimantan  Timur  adalah  tempat  yang  tepat untuk  ibu  kota  baru  karena  memiliki  risiko bencana  yang  rendah,  seperti  banjir,  gempa bumi,  tsunami,  kebakaran  hutan,  gunung berapi,  dan  tanah  longsor.  Itu  juga  berada  di tengah Indonesia dan berdekatan dengan kota- kota yang sudah berkembang seperti Balikpapan dan Samarinda. Ada juga 180.000 hektar lahan yang dikuasai pemerintah (SKRI, 2019).  Akibatnya,  pemindahan  IKN,  mulai dari  diskusi  awal  dan  pembentukan  undang- undang  hingga  kemajuan  pembangunan  saat ini,  pasti  akan  menghasilkan  berbagai tanggapan  dan  komentar  dari  masyarakat Indonesia.  Hal  ini  disebabkan  oleh  fakta bahwa  masalah  pemindahan  ibu  kota  baru Indonesia  begitu  sensitif  sehingga  seluruh masyarakat membahasnya di berbagai platform media sosial, termasuk Twitter .
Twitter merupakan  sosial  media  yang memungkinkan  pengguna  dapat  mengakses informasi yang sedang terjadi saat ini dengan cepat  dan  dapat  digunakan  seseorang  untuk mengekspresikan  pendapatnya  dengan  pesan yang biasa disebut tweet (Herdiyani & Zailani, 2022). Analisis sentimen masyarakat terhadap kemajuan  Ibu  Kota  Negara  dapat  diperoleh dari  kecenderungan  masyarakat  Indonesia untuk menilai kebijakan dan kinerja pemerintah  melalui Twitter (Taufiq,  2019). Penelitian sentiment analysis dilakukan untuk mengetahui  tanggapan tweet warga  negara terhadap  kemajuan  pemindahan  ibu  kota Indonesia  setelah  disahkan  Undang  Undang IKN. Sentiment  analysis adalah  suatu  proses memahami,  mengekstrak,  dan  mengolah  data teks  secara  otomatis  untuk  mendapatkan informasi  tentang  persepsi  seseorang  tentang
suatu kalimat. Terdapat beberapa metode yang digunakan  untuk sentiment  analysis salah satunya ada beberapa metode yang digunakan Support  Vector  Machine,  Neighbor  Weighted K-Nearest  Neighbor,  K-Nearest  Neighbor, Decision Tree (Herdiyani & Zailani, 2022).
Penelitian yang dilakukan Agustina dan Hendry  (2021)  menemukan  bahwa  hasil pengujian  dengan  parameter Particle  Swarm Optimization memiliki  akurasi  yang  lebih tinggi  yaitu  sebesar  91,50%  dibandingkan dengan  hasil  pengujian Naïve  Bayes sebesar 78,88%.  Selain  itu,  penelitian  tersebut menemukan  bahwa  35%  pengguna Twitter memiliki sentimen positif terhadap pemindahan Ibu Kota Jakarta ke Kalimantan, sedangkan  65%  memiliki  sentimen  negatif terhadap  pemindahan  Ibu  Kota  Jakarta  ke Kalimantan,  yang  artinya  jumlah  masyarakat yang mendukung program dan yang menentangnya sama, serta masih banyak orang yang  ragu  akan  keberhasilannya.  Kemudian, pada  penelitian  Lestari  et  al.  (2022),  dengan menggunakan model 10-fold cross validation , menunjukkan  bahwa  algoritma SVM dapat bekerja  lebih  baik  dibandingkan  algoritma Naïve  Bayes dan KNN .  Selain  itu,  penelitian Natasuwarna (2019) juga menggunakan Naïve Bayes untuk  melihat  analisis  sentimen terhadap tweet berbahasa  Indonesia  pada Twitter dengan  akurasi  rata-rata  sebesar 89,86%.
Untuk  membedakan  dengan  penelitian sebelumnya  pada  penelitian  ini,  perhatian dipusatkan  pada  sentimen  yang  lebih  terkini, tentang bagaimana opini masyarakat terhadap proyek  ibukota  baru  berkembang  mengingat perkembangan  berita  terbaru,  perubahan kebijakan,  atau  peristiwa  yang  mungkin mempengaruhi  persepsi  publik.  Penelitian  ini menggunakan  metode Decision  Tree —juga dikenal  sebagai  "pohon  keputusan"—untuk mengetahui  sentimen  masyarakat  Indonesia tentang  kemajuan  pemindahan  Ibu  Kota Negara  (IKN),  melalui  penggunaan  media sosial Twitter dan  juga  bertujuan  untuk menentukan sentimen positif, sentimen negatif, dan netral (Agustina & Hendry, 2021). Selain itu, pada penelitian ini digunakan juga teknik Grid Search dan Cross-Validation yang dapat  digunakan  bersama  dalam  mencari parameter  terbaik  untuk  model machine learning dengan prediksi yang jauh lebih stabil dan akurat (Amalia, 2022).

## METODE PENELITIAN
Alur metodologi penelitian adalah sebuah urutan  langkah  ataupun  prosedur  yang digunakan  oleh  peneliti  dalam  merancang, melaksanakan,  dan  menganalisis  penelitian. Alur  metodologi  penelitian  ini  dapat  dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur metodologi penelitian

## 1 . Data Selection
Data  merupakan  data  primer  yang diambil dari aplikasi twitter dengan
menggunakan fitur search . Pemilihan dataset pada penelitian ini didasarkan pada kata kunci ‘masyarakat ikn’ dan merupakan tweet yang di upload dari 1 Mei 2023 sampai 23 September 2023.
Tabel 1. Raw Data

## 2 . Data Labeling
Setelah  data  telah  diambil,  maka  data diberi  label  yang  sesuai  secara  manual  oleh penulis.  Label  dibedakan  menjadi  label positive , negative ,  dan neutral .  Tabel  1 merupakan  contoh  pelabelan  berdasarkan tweet yang diambil.

## 3.   Preprocessing
Tahapan ini terdiri dari beberapa tahapan yakni cleaning,  lemmatization,  case  folding, parsing, dan filtering . Berikut adalah tahapannya: a. Cleaning karakter khusus Fungsi ini digunakan untuk membersihkan teks dari beberapa elemen yang umumnya  tidak  relevan  dalam  analisis  teks, seperti:
i. Menghapus  mentions  (nama  pengguna yang diawali dengan "@").
ii. Menghapus hashtag .
iii. Menghapus "RT" ( Retweet ). iv. Menghapus tautan (URL).
v. Menghapus angka atau digit.
vi. Menggantikan  karakter newline ("\n") dengan spasi.
vii. Menghapus seluruh tanda baca.
viii. Menghilangkan spasi ekstra di awal atau akhir teks
b.   Lemmatization
Fungsi  ini  digunakan  untuk  mengubah sebuah  teks  kembali  ke  kata  dasarnya (lematisasi).  Fungsi  ini  sangat  membantu terutama  untuk  menyaring  variasi  kata  yang sama  sehingga  hanya  mengambil  akar katanya.  Misalnya,  "berlari",  "berlari-lari", dan "lari" akan diubah menjadi "lari".
c.   Case Folding
Fungsi  ini  mengubah  semua  karakter dalam teks menjadi huruf kecil. Ini membantu dalam menghindari perbedaan yang tidak perlu antara huruf besar dan kecil dalam analisis.

## d.   Tokenizing
Fungsi  ini  digunakan  untuk  membagi  teks menjadi  token-token  (kata-kata  atau  frasa) sehingga dapat diolah lebih lanjut.
e.   Stopword Removal Fungsi ini digunakan untuk menghapus kata-kata  yang  termasuk  dalam  daftar stopwords . Stopwords sendiri  merupakan kata-kata  yang  sering  muncul  dan  biasanya diabaikan  dalam  analisis  teks,  seperti  "dan", "di",  dan  "itu".  Penghilangan stopwords Ini

## Tweet
Keseruan Bapak @erickthohir di IKN bersama Bapak Presiden @jokowi  Para menteri, artis, influenser, para pekerja konstruksi, dan masyarakat  #GueBarengErickThohir https://t.co/yqWpHGQiw1
@tvOneNews Bagian orang2 pemerintah melakukan tindakan represif dan arogan kepada masyarakat tp Presidennya seolah g tau apa2!! Mlh haha hihi di IKN, itupun keputusan sepihak pemerintah, mgkn orang2 sprti itu g takut sm Penciptanya, apasaja dilanggar demi mulusin kepentingannya!
@youthful_mediaa Pastinya dgn adanya IKN Nusantara akan timbulkan dampak positif bagi masyarakat skitar #IKNNusantara
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 57- 65                                                                                E ISSN : 2722-2713
membantu model untuk fokus pada kata-kata yang penting dalam teks.
e. Stemming
Fungsi  ini  mengubah  kata-kata  dalam teks menjadi bentuk kata dasarnya ( stemming ). Ini  serupa  dengan  lematisasi,  tetapi  lebih agresif  dalam  menghapus  akhiran  kata. Contohnya, "berlari" dan "lariku" akan diubah menjadi "lari".
f. Feature Extraction Setelah data melalui tahap preprocessing ,  dilanjutkan  dengan  tahap feature  extraction menggunakan  metode pembobotan  TF-IDF.  TF-IDF  merupakan proses  untuk  memberikan  bobot  pada  suatu kata  dengan  mengubah  data  tekstual  menjadi data  numerik.  Bobot  yang  didapat  tersebut akan digunakan untuk mengklasifikasikan data (Natasuwarna, 2019). TF-IDF ( Term Frequency-Inverse  Document  Frequency) terdiri  dari  2,  yaitu  TF  dan  IDF.  TF  adalah jumlah  kata  yang  muncul  dalam  dokumen, nilai  TF  akan  semakin  tinggi  seiring  dengan banyaknya  jumlah  kata  tersebut  dalam dokumen. Sementara, IDF merupakan jumlah kemunculan suatu kata dalam semua dokumen dan  nilai  IDF  ini  berbanding  terbalik  dengan jumlah  dokumen  yang  mengandung  kata tersebut.  Semakin  banyak  suatu  kata  muncul atau  semakin  relevan  suatu  kata  pada keseluruhan dokumen maka nilai IDF semakin mendekati 0 (Winarti et. al., 2017).

## 4.   Visualization
Visualisasi data digunakan menggunakan Word  Cloud dan Pie  Chart. Word  cloud adalah  metode  yang  sering digunakan  untuk  melakukan  visualisasi terhadap kata yang sering muncul pada data. Jika  frekuensi  sebuah  kata  itu  banyak  pada data,  maka  semakin  besar  pula  ukuran  kata tersebut  di word  cloud (Kurniawan,  2017). Sementara,  metode  visualisasi Pie  Chart digunakan  sebagai  representasi  visual  untuk perbandingan  antara  jumlah  label  positif, negatif, dan netral yang muncul di dataset .
Gambar 2. Contoh word cloud

## Gambar 3. Contoh pie chart

## 5.   Data Splitting
Setelah  dilakukan preprocessing ,  data kemudian  dibagi  menjadi  2,  yakni data training dan data testing , dengan rasio masing- masing  adalah  80%  untuk data  training dan 20%  untuk data  testing .  Pada  proses  ini digunakan random state dengan total sebanyak 200  data. Random  state digunakan  agar  hasil yang didapat konsisten saat sistem dijalankan.

## 6.     Modeling
Setelah  dilakukan data  splitting ,  masing masing  data  digunakan  dalam  proses  yang berbeda. Untuk data training digunakan untuk memberi  pelatihan  pada  model  yang  akan digunakan,  sementara data  testing akan digunakan setelah model dilatih untuk menguji akurasi model. Pada penelitian ini, digunakan salah  satu  model machine  learning yakni Decision  Tree. Model  ini  menghubungkan variabel  dari  atribut  dan  variabel  dari  target dengan pola yang menyerupai pohon (Sutoyo, 2018). Tiap pohon terdiri dari node dan edge , dan  di  dalam node terdapat root/node, branch/internal node , dan leaf node (Nasrullah, 2021).  Dalam memilih parameter, digunakan Grid  Search  Cross  Validation untuk  menentukan  parameter  terbaik  untuk machine  learning. Grid  Search  CV membuat kombinasi antar parameter dan dari kombinasi tersebut dihitung rata-rata dari cross validation -nya  pada  evaluasi.  Nilai  rata-rata tertinggi  merupakan  parameter  yang  terbaik dan digunakan untuk model machine learning (Aliyyah, 2020).
7.     Evaluation Tahap evaluasi dilakukan untuk mengukur  performa  dari  klasifikasi  yang diterapkan. Pengujian model dilakukan menggunakan cross  validation .  Pada cross validation data  dibagi  menjadi  beberapa
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 57- 65                                                                                E ISSN : 2722-2713
bagian ( fold ), pada penelitian ini digunakan 5 dan  10 fold .  Proses  dimulai  dengan fold pertama yang akan dipakai sebagai data testing sementara fold lainnya  akan  dipakai  sebagai data training , kemudian dihitung akurasi dari model tersebut dengan persamaan 1, kemudian proses diulang kembali dengan menggunakan fold yang berbeda untuk dijadikan data testing .
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝛴𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖
𝛴𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 × 100% (1) Selanjutnya, data dipecahkan dan
prediksi  dibuat  ke  dalam matrix  confusion ; perhitungan  akurasi,  ketepatan,  dan recall yang  digunakan  untuk  melihat  kinerja  suatu model  yang  dibuat. Confusion  matrix adalah tabel  yang  dapat  menjadi  indikator  untuk melihat banyaknya data uji yang bernilai benar dan tidak benar dari model yang telah dibuat. Adapun confusion  matrix memiliki  beberapa kategori  yakni True  Positive (TP),  True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).  TP  adalah  data  diprediksi sebagai positif yang sebenarnya bernilai positif dan TN adalah data diprediksi sebagai negatif yang  sebenarnya  bernilai  negatif.  Sedangkan, FP  adalah  data  diprediksi  positif  yang sebenarnya bernilai negatif dan FN adalah data diprediksi  negatif  yang  sebenarnya  bernilai positif.
Dari kategori-kategori confusion matrix yang  ada,  peneliti  dapat  menghitung  akurasi, precision,  recall,  dan  f1-score pada  model yang  telah  dibuat    (Kardila,  2023).  Berikut merupakan rumus yang digunakan.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑷𝒓𝒆𝒄𝒊𝒔𝒊𝒐𝒏  = 𝑻𝑷 𝑻𝑷+𝑭𝑷 (3)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2(𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (5 ) Keterangan : TP = True Positive TN = True Negative FP = False Positive FN = False Negative

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  mentah  yang  didapat  dari  hasil crawling twitter diberi pelabelan manual oleh penulis  di google  spreadsheet yakni  antara positive , negative ,  dan neutral pada  kolom label. Adapun hasil dari crawling twitter pada penelitian  ini  menggunakan  200  baris  dan  2 kolom.  Berikut  adalah  deskripsi  singkat  2 kolom tersebut :
Tabel 2.  Contoh pelabelan berdasarkan tweet
Adapun  kolom  label  berisi  hasil pelabelan  manual  penulis  yakni  antara positive , negative ,  dan neutral dan  kolom tweet berisi tweet dari tiap user.
Tahap preprocessing ini  adalah  tahap yang  penting  dalam  analisis  sentimen.  Ini dikarenakan kualitas dataset yang akan diolah oleh  algoritma machine  learning nantinya akan  sangat  berpengaruh  dengan  akurasi  dari model  tersebut  ( Decision Tree )  untuk mengklasifikan  sentimennya. Preprocessing pada  penelitian  ini  meliputi  karakter  khusus, lemmatization,  case  folding,  tokenizing, stopword  removal,  stemming ,  dan feature extraction . Simulasi hasil preprocessing dapat dilihat pada tabel 3.
Label Tweet Neutral
Negative
Positive Keseruan Bapak @erickthohir di IKN bersama Bapak Presiden @jokowi  Para menteri, artis, influenser, para pekerja konstruksi,
dan masyarakat
#GueBarengErickThohir https://t.co/yqWpHGQiw1
@tvOneNews Bagian orang2 pemerintah melakukan tindakan represif dan arogan kepada masyarakat tp Presidennya seolah g tau apa2!! Mlh haha hihi di IKN,
itupun keputusan sepihak pemerintah, mgkn orang2 sprti itu g takut sm Penciptanya, apa saja dilanggar demi mulusin kepentingannya!
@youthful_mediaa Pastinya dgn adanya IKN Nusantara akan
timbulkan dampak positif bagi
masyarakat skitar #IKNNusantara
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 57- 65                                                                                E ISSN : 2722-2713
Tabel 3.  Hasil tweet dan hasil preprocessing
3.3 Analisis Data Pada  penelitian  ini, dataset dianalisis menggunakan visualisasi Word Cloud dan Pie Chart .
3.3.1 Word Cloud
Pada  tahap  ini  dilakukan  visualisasi menggunakan Word Cloud yang menunjukkan kata-kata  yang  banyak  digunakan  dalam dataset .
Gambar 4. Word cloud kategori sentimen
negatif
Gambar 5. Word cloud kategori sentimen positif
Gambar 6. Word cloud kategori sentimen netral
Gambar 4, 5, dan 6 memperlihatkan kata- kata  dominan  yang  banyak  muncul  pada kategori  sentimen  negatif,  positif,  dan  netral yang  divisualisasikan  dalam  bentuk Word Cloud, dapat dilihat kata-kata ini berhubungan erat  dengan  persebaran keywords pada  topik- topik yang telah dijelaskan sebelumnya.
3.3.2 Perbandingan persentase tiap sentimen Pada tahap ini dilakukan analisis mengenai  persentase  tiap  sentimen,  yaitu positif,  negatif,  dan  netral,  menggunakan Pie Chart. Pada  gambar  3  dapat  dilihat  bahwa sentimen positif memiliki persentase tertinggi dengan  nilai  42.3%,  dilanjutkan  dengan sentimen  netral  sebesar  30.1%,  dan  terakhir adalah  sentimen  negatif  sebesar  27.6%.  Dari hasil  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  mayoritas masyarakat Indonesia mendukung dan memiliki harapan terhadap kesuksesan pemindahan IKN yang sedang berjalan.
Gambar 7. Pie chart persentase sentimen
3.4 Implementasi Model Decision Tree
Model yang digunakan pada penelitian ini adalah Decision  Tree. Pemilihan  parameter
( hyperparameter  tuning )  terbaik  pada  model Decision Tree dilakukan dengan GridSearchCV .  Berikut  adalah  parameter terbaik  untuk  model Decision  Tree hasil  dari pencarian parameter di GridSearchCV :
Tabel 4. Hasil pencarian parameter
GridSearchCV
Label Tweet Text_ preprocessed Neutrall Keseruan Bapak @erickthohir di IKN bersama Bapak Presiden @jokowi  Para menteri, artis, influenser, para pekerja konstruksi, dan masyarakat #GueBarengErickThohir https://t.co/yqWpHGQiw 1 ['seru', 'ikn', 'presiden', 'menteri', 'artis', 'influenser', 'kerja',
'konstruksi', 'masyarakat']
Parameter Hasil Criterion gini Max_depth None Min_samples_leaf 1 Min_samples_split 10
Pengujian pada model dilakukan dengan mencoba  melakukan  perubahan  nilai  pada cross validation . Dalam cross validation , data dibagi menjadi beberapa "lipatan" atau " fold ." Model dilatih pada sebagian data (misalnya, 4 dari 5 fold ) dan diuji pada bagian yang tersisa (1 fold ). Beberapa nilai fold yang paling umum digunakan adalah 5- fold dan 10- fold yang akan diterangkan pada pengujian dibawah ini :
3.4.1  Pengujian 1
Pada  tahap  ini,  pengujian  dilakukan dengan  nilai  lipatan  sebanyak  5- fold pada cross-validation . Dari
pengujian ini, didapatkan  akurasi  sebesar  75%.  Skenario pengujian adalah sebagai berikut :
Tabel 5. Laporan nilai model pengujian 1
sentiment negative neutral
positive precision 0.90 0.60 0.71 recall 0.90 0.33 0.92 f1-score 0.90 0.43 0.80 support 10 9 13
Gambar 8. Confusion matrix pengujian 1
Pada pengujian 1 dapat dilihat bahwa untuk sentimen negatif memiliki nilai precision 90%, recall 90%, f1 - score 90%,  dan support 10. Untuk sentimen netral memiliki nilai precision 60%, recall 33%, f1-score 43%, dan support 9.
Sementara,  untuk  sentimen  positif  memiliki nilai precision 71%, recall 92%, f1-score 80%, dan support 13.
3.4.2 Pengujian 2
Pada tahap ini, pengujian dilakukan dengan nilai  lipatan  sebanyak  10- fold pada cross-
validation .  Dari  pengujian  ini,  didapatkan akurasi  sebesar  81,25%.  Skenario  pengujian adalah sebagai berikut :
Tabel 6. Laporan nilai model pengujian 2 sentiment negative neutral positive precision 0.90 0.80 0.76 recall 0.90 0.44 1.00 f1-score 0.90 0.57 0.87 support 10 9 13
Gambar 9. Confusion matrix pengujian 2
Pada pengujian 2 dapat dilihat bahwa untuk sentimen negatif memiliki nilai precision 90%,
recall 90%, f1 - score 90%,  dan support 10. Untuk sentimen netral memiliki nilai precision 80%, recall 44%, f1-score 57%, dan support 9. Sementara,  untuk  sentimen  positif  memiliki nilai precision 76%, recall 100%, f1-score 87%, dan support 13.

## KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  oleh  peneliti  maka  dapat  diambil kesimpulan yaitu sebagai berikut:
1. Respon  warga  negara  Indonesia  melalui twitter terkait progress IKN diklasifikasikan  menjadi  respon  positif, negatif, dan netral. Sentimen positif yaitu opini  yang  mendukung  pemindahan  ibu kota  atau  opini  yang  membawa  harapan atas  keberhasilan  pemindahan  IKN, sedangkan  sentimen  negatif  yaitu  opini yang  tidak  mendukung  pemindahan    ibu kota  atau  opini  yang  mengandung kekhawatiran terhadap pemindahan IKN,
dan  netral  yaitu  opini  yang  tidak mendukung  atau  menolak  pemindahan ibu kota.
2. Dari dataset yang  digunakan  dalam penelitian, jumlah twitter yang mengandung  sentimen  positif,  negatif, dan  netral  terkait  pemindahan  ibu  kota Indonesia memiliki
perbandingan persentase 42,3% untuk sentimen positif, 27,6% untuk sentimen negatif, dan 30,1% untuk  sentimen  netral.  Sehingga  antara sentimen positif, negatif, dan netral, besar persentase  yang  paling  besar  merupakan sentimen  positif  yaitu  42,3%,  kemudian diikuti  dengan  sentimen  netral,  dan terakhir  sentimen  negatif.  Dari  hasil tersebut  dapat  dilihat  bahwa  mayoritas masyarakat  Indonesia  mendukung  dan memiliki  harapan  terhadap  kesuksesan pemindahan IKN yang sedang berjalan.
3. Tingkat  kinerja  paling  optimal  yang dihasilkan  oleh  metode  pada  model Decision Tree dengan berbagai skenario
dalam analisis sentimen terkait
pemindahan IKN terdapat pada pengujian dengan  parameter random_state yaitu  0, criterion yaitu  gini, max_depth yaitu none, min_samples_leaf yaitu 1, min_samples_split yaitu  10,  dengan tingkat hasil akurat yang lebih tinggi yaitu 81,25% dengan nilai recall sebesar 76%, precision sebesar  100%,  dan f1 - score sebesar 87%.

## REFERENSI
Ramadhon,  M.  I.  (2020). Analisis  Sentimen Terhadap Pemindahan Ibu Kota Indonesia  Pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Metode  Algoritma  K- Nearest Neighbor (K-NN). (Undergraduate’s  thesis)  UIN  Syarif Hidayatulla, Jakarta, Indonesia.
Digagas Sejak Era Soekarno, Presiden Jokowi
Jelaskan  Alasan  Perlunya  Pemindahan Ibu  Kota  Negara.  Retrieved  September
28,  2023,  from  Sekretariat  Kabinet Republik Indonesia
website: https://setkab.go.id/digagas-sejak-era- soekarno-presiden-jokowi-jelaskan- alasan-perlunya-pemindahan-ibu-kota- negara/
Herdiyani,  T.  C.,  &  Zailani,  A,  U.  (2022).
Sentiment Analysis Terkait Pemindahan
Ibu  Kota  Indonesia  Menggunakan Metode  Random  Forest  Berdasarkan Tweet  Warga  Negara  Indonesia. Jurnal Teknologi  Sistem  Informasi, 3(2),  154- 165.  E-ISSN  :  2722-631X  Retrieved from https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/ar ticle/view/2920
Agustina, M. P., & Hendry. (2021). Sentimen Masyarakat Terkait Pemindahan Ibukota Via Model Random Forest dan Logistic Regression. AITI  (Jurnal  Teknologi Informasi), 18(2),  111-116.  E-ISSN  : 1693-8348 Retrieved from https://ejournal.uksw.edu/aiti/article/vie
w/5459
Lestari, S., Mupaat, & M., Erfina, A. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Negara Indonesia pada Twitter. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), 8(1), 13-22. E-ISSN : 2623-1662 Retrieved from http://jurnal.radenfatah.ac.id/index.php/j usifo/article/view/12116
Permana,  A.  A.,  &  Putra,  P.  P.  (2023). Sentiment  Analysis  Public  Opinion  of CFW  (Citayam  Fashion  Week)  On Social Media Twitter Using Naive Bayes Classifier. JIKA  (Jurnal  Informatika) , 7 (1),
112–116. https://doi.org/10.31000/jika.v7i1.7410
Pemindahan  Ibu  Kota,  26  Agustus  2019,  di
Istana  Negara.  Retrieved  September 28,
2023, from Sekretariat Kabinet Republik Indonesia website: https://setkab.go.id/pemindahan-ibu- kota-26-agustus-2019-di-istana-negara- provinsi-dki-jakarta/
Taufiq, A. (2019). Analisis Sentimen Terhadap  Pemindahan  Ibu  Kota  Pada Media  Sosial  Twitter  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Berbasis Particle Swarm  Optimization. (Undergraduate’s thesis) Universitas Pelita Bangsa, Bekasi, Indonesia.
Amalia, N. L. (2022). Analisis Sentimen Pada Pemindahan  Ibukota  Indonesia  Dengan Algoritma  Support  Vector  Machine: Evaluasi  Leksikon,  Metode  Ekstraksi
Fitur, dan Kernel Trick.
(Undergraduate’s  thesis)  UIN  Syarif Hidayatullah Jakarta, Jakarta, Indonesia.
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 57- 65                                                                                E ISSN : 2722-2713
Natasuwarna, A, P. (2019). Analisis Sentimen Keputusan  Pemindahan  Ibukota  Negara Menggunakan  Klasifikasi  Naive  Bayes, Seminar  Nasional  Sistem  Informasi  &
Teknologi  Informasi  (SENSITIf) .  355- 363. ISBN : 978-623-92939-0-2.
Winarti,  T.,  Kerami,  J.,  &  Arif,  S.  (2017). Determining  Term  on  Text  Document Clustering using Algorithm of Enhanced Confix Stripping Stemming. International  Journal  of  Computer Applications, 157(9),  3156-3164.  E- ISSN  :  0975-8887  Retrieved  from https://www.ijcaonline.org/archives/vol ume157/number9/winarti-2017-ijca- 912761.pdf
Kurniawan,  T.  (2017). Implementasi  Text Mining Pada Analisis Sentimen Pengguna  Twitter  Terhadap  Media Mainstream Menggunakan  Naive  Bayes Classifier Dan Support Vector Machine. (Undergraduate’s thesis) Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia. Sutoyo,  I.  (2018).  Implementasi  Algoritma
Decision  Tree    Untuk  Klasifikasi  Data
Peserta  Didik. Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri, 14(2), 217-224. E-ISSN : 2527- 6514 Retrieved from https://ejournal.nusamandiri.ac.id/index. php/pilar/article/view/70
Nasrullah,  A.  H.  (2021).  Implementasi Algoritma  Decision  Tree    Untuk Klasifikasi  Produk  Laris. Jurnal  Ilmiah Ilmu  Komputer, 7(2),  45-51.  E-ISSN  : 2503-3832 Retrieved from https://www.neliti.com/id/publications/4 59443/implementasi-algoritma-
decision-tree-untuk-klasifikasi-produk- laris
Aliyyah,  S.  (2020). Analisis  Sentimen Berbasis  Aspek  Pada  Ulasan  Aplikasi Tokopedia Menggunakan Support Vector Machine. (Undergraduate’s thesis)  Universitas  Islam  Negeri  Syarif Hidayatullah, Jakarta, Indonesia.
Adi, S.I.R., Bakkara, B., Zega, K.A., Vielita, F.N.,  &  Rakhmawati,  N.A.  (2023). “Kurniaman/Dataset_ETIKA_TI: Final_Sentiment_IKN” [Data set].
Zenodo. doi:10.5281/zenodo.8409722.