## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 1169-1176 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Sentiment Analysis of Alleged 2024 Election Fraud Based on Tweets Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm

## Analisis Sentimen Dugaan Pelanggaran Pemilu 2024 Berdasarkan Tweet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier
Dafa Setyo Nugroho 1 , Isa Faqihuddin Hanif 2* , Muhammad Adryan Hasbi 3 , Fredianto 4 , Adrian Maulana Saputra 5 , Rachmad Zildjian 6
1,2,3,4,5,6 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka, Indonesia
E-Mail: 1 dafasetyonugroho@gmail.com, 2 isa@uhamka.ac.id, 3 rumahadryan@gmail.com,
4 fredianto135@gmail.com, 5 adrianmaulanas023@gmail.com, 6 rachmadzildjian@gmail.com
Received Jun 20th 2024; Revised Jul 24th 2024; Accepted Jul 28th 2024 Corresponding Author: Isa Faqihuddin Hanif

## Abstract
Twitter is a social media that is the public's main source of information and opinion on various topics, including tragedies and current events. With its many users, Twitter provides researchers with valuable insights in analyzing public sentiment. However, the implementation of the elections in 2024 this time is colored by various issues and many people think there have been violations in the process of holding the 2024 elections. With various public opinions on this matter, we are trying to create an article that includes sentiment analysis. public. Sentiment analysis using Twitter data has become a popular approach,  especially  using  the  Naïve  Bayes  classification  algorithm,  extracting  sentiment  from  text  which  has  proven effective in conducting sentiment analysis. This research aims to analyze public sentiment regarding alleged violations of the 2024 election using Twitter data. The aim is to gain deeper insight into public opinion regarding alleged violations that occurred in holding elections in Indonesia.
Keywords: Alleged Violations, Naïve Bayes, Sentiment Analysis, Twitter, 2024 Election

## Abstrak
Twitter  merupakan  media  sosial  yang  menjadi  sumber  informasi  dan  opini  utama  masyarakat  tentang  berbagai  topik, termasuk  tragedi dan kejadian terkini. Dengan jumlah penggunanya yang besar, Twitter memberikan para peneliti wawasan berharga dalam menganalisis sentimen publik. Namun pelaksanaan pemilu pada tahun 2024 kali ini di warnai berbagai isu serta banyak masyarakat yang berpendapat bahwa telah terjadi adanya pelanggaran dalam proses penyelenggaraan pemilu tahun 2024. Dengan adanya berbagai pendapat masyarakat akan hal ini, maka kami mencoba membuat sebuah artikel yang di dalamnya memuat analisa sentimen masyarakat. Analisis sentimen menggunakan data Twitter telah menjadi pendekatan yang populer, terutama menggunakan algoritma klasifikasi Naïve Bayes, mengekstraksi sentimen dari teks yang terbukti efektif dalam melakukan analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimental masyarakat atas adanya dugaan pelanggaran terhadap penyelenggaraan pemilu 2024 dengan menggunakan data Twitter. Tujuannya adalah untuk mendapatkan  wawasan  lebih  dalam  mengenai  opini  masyarakat  atas  dugaan  pelanggaran  yang  terjadi  dalam  proses penyelenggaraan pemilu di Indonesia.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Dugaan Pelanggaran, Naïve Bayes, Pemilu 2024, Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Dunia saat ini sedang berubah, seperti yang terjadi dengan sosial media. Dalam era saat ini, kita dipenuhi dengan data yang berasal dari sosial media, termasuk Twitter. Twitter sendiri dapat digunakan sebagai sumber data untuk mencari informasi tentang bagaimana orang bertindak terhadap tragedi atau topik trending yang sedang viral. Salah satu contoh penggunaan Twitter adalah dalam analisis sentimen, yang merupakan penilaian pendapat orang tentang suatu peristiwa berdasarkan fakta yang ada [1]. Menurut survey yang dilakukan oleh Global Web Index (GWI) pada kuartal ketiga di tahun 2022, Twitter berada di urutan ke-7 di antara platform
yang paling banyak digunakan di Indonesia, dengan lebih dari 60,2% pengguna negara itu menggunakannya, dengan perkiraan 24 juta pengguna Twitter pada tahun 2023 [2].
Twitter  merupakan  salah  satu  media  sosial  gratis  dan  dapat  di  akses  oleh  semua  kalangan, memungkinkan  pengguna  untuk  berbagi  pemikiran  dan  pengalaman  dalam  umpan  berita  langsung  dengan memposting  komentar  singkat.  Retweet,  atau  tweet,  memiliki  maksimal  140  karakter  dan  dapat  berbagai konten yang dapat dibagikan. Twitter berfungsi sebagai tempat berbagi informasi yang menjadikan pengguna media  sosial  tertarik  untuk  membagikan  informasi  atau  ide  yang  mereka  punya,  baik  di  tingkat  nasional maupun internasional, dan memberi mereka kesempatan untuk berpartisipasi dalam perdebatan kritis [3].
Pemilihan  Umum  (Pemilu)  merupakan  mekanisme  yang  digunakan  untuk  mewujudkan  kedaulatan rakyat dan menghasilkan pemerintahan negara yang demokratis, sesuai dengan Pancasila dan UUD Negara RI Tahun  1945.  Pemilu  di  Indonesia  pertama  kalinya  diadakan  tahun  1955  bertujuan  menunjuk  anggota Konstituante dan anggota DPR. Pemilu tersebut menjadi titik penting perjalanan Indonesia sebagai negara yang menganut sistem demokrasi perwakilan, yang terus berjalan hingga saat ini [4]. Adapun berkaitan dengan hal tersebut  bangsa  Indonesia  telah  sukses  menyelenggarakan  proses  pemilu  serentak  untuk  memilih  presiden beserta  wakilnya dan  juga  untuk  memilih  anggota  legislatif  yang  dilaksanakan pada 14 Februari  2024  lalu. Akan  tetapi,  dalam  prosesnya  diwarnai  dengan  berbagai  macam  isu-isu  serta  peristiwa  yang  mengundang reaksi  dari  berbagai  pihak.  Untuk  itu,  dengan  adanya  hal  seperti  ini  mendorong  kami  untuk  melakukan penelitian berbasis analisis sentiment masyarakat di twitter atas reaksi mereka pada proses penyelenggaraan pemilu 2024.
Analisis sentimen merupakan cara untuk menganalisa serta memilah informasi yang sifatnya subjektif dan dapat membantu pihak yang membutuhkan [5]. Analisis sentimen membantu untuk menyusun data yang tidak beraturan menjadi tersusun. Sebelum ini, ada beberapa studi yang membahas analisis sentimen dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Peneliti memilih metode Naïve Bayes ini karena, metode ini mempunyai struktur yang sederhana dan mudah digunakan, memiliki formula yang sederhana, dan memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan metode lain. Fitur utama dari algoritma ini adalah asumsi yang sangat kuat  (naif)  tentang  independensi  setiap  kondisi  atau  peristiwa  [6].  Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  dapat memberikan  kontribusi  pada  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  persepsi  masyarakat  pada  proses penyelenggaraan pemilu 2024 di Indonesia [7].
Penelititan  tentang  hal  ini  sebelumnya  sudah  pernah  dilakukan  oleh  Frencis  Matheos  Sarimole  yang berjudul Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Isu Penundaan Pemilu 2024  pada Twitter dengan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine . Dari proses Sentimen analisis didapatkan hasil perbandingan nilai akurasi metode Support Vector Machine sebesar 91.61% dan naive bayes 98.80% dari 585 data uji, terprediksi sebesar 429 data sebagai Sentimen Negatif dan 155 data sebagai Sentimen Positif [8]. Penelitian selanjutnya menggunakan metode Naïve Bayes dan Neural Network. Hasilnya adalah masyarakat menanggapi positif dari hasil kedua analisis. Dengan Naive Bayes , respons yang positif memiliki 4870 data, dengan 1535 data negatif, dan 2793 data positif dari Neural Network, dengan 2209 data negatif [9].
Pemilihan umum, merupakan bagian penting dari sistem demokrasi suatu negara ini adalah kesempatan bagi rakyat untuk memilih dan menentukan wakil dan pemimpinnya di pemerintahan. Dengan banyaknya dan beragamnya  jumlah  pengguna  Twitter,  data  yang  dihasilkan  dapat  memberikan  informasi  yang  berharga tentang perasaan dan pemikiran orang tentang hasil pemilihan 2024, karena Twitter adalah platform penting untuk pertukaran suara dan respons terhadap pemilihan. Penelitian ini juga bertujuan untuk mengklasifikasikan opini tentang Pemilu 2024 yang disampaikan di Twitter dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Tujuan utamanya  adalah  untuk  menganalisis  sentimen  masyarakat  Indonesia  terhadap  hasil  Pemilu  2024,  sehingga dapat memberikan kontribusi pada pemahaman politik serta dinamika sosial di Indonesia  [10]. Penelitian ini berfokus pada Pemilu 2024 yang merupakan peristiwa terkini, sehingga hasil analisis memiliki relevansi tinggi dengan  kondisi  politik  dan  sosial  saat  ini.  Dengan  adanya  penelitian  ini,  masyarakat  jadi  lebih  tahu  berapa banyak opini negatif dan opini positif terkait Pemilu 2024.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses penelitian dimulai dengan pengumpulan data melalui crawling sosial media di Twitter dengan menggunakan  platform  data  science  bernama  Rapidminer,  yang  juga  menawarkan  analisa  prediktif,  text mining,  machine  learning,  dan  deep  learning  dalam  satu  integrated  environment.  Klasifikasi  Naïve  Bayes merupakan salah satu metode atau model yang dapat melakukan proses klasifikasi secara baik. Disamping itu, Naïve Bayes memiliki performa yang sangat baik dalam memproses analisis sentimen, karena memiliki waktu klasifikasi yang cepat [11]. Selain itu, Naïve Bayes dapat menghasilkan classification yang akurat dan cepat hanya dengan menggunakan sedikit data pelatihan [12].
Gambar 1. Alur Penelitian
Penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data dari twitter dengan memanfaatkan alat bantu Google Collab yang  terhubung  melalui auth  token yang  disediakan  oleh  Twitter.  Peneliti  menggunakan  software RapidMiner yang berfungsi untuk melakukan proses filtering terhadap data yang telah di dapat. Setelah data di  dapat,  peneliti  melakukan  tahap pre-processing yang  bertujuan  untuk  membersihkan  dan  mengolah  data agar lebih tersusun. Tahapan ini membersihkan  istilah seperti RT (Re-tweet), mention, link url, hashtag dan simbol-simbol  yang  tidak  terpakai,  selanjutnya  data  tersebut  diolah  melalui  langkah  tokenisasi,  transform cases, filter stopword, dan filter token (by length). Dimana tokenisasi bertujuan untuk memecah teks menjadi token berdasarkan maknanya. Fungsi Transform Cases mengubah bentuk huruf, misalnya dari huruf besar ke kecil atau sebaliknya. Penghapusan kata-kata yang dianggap tidak perlu dilakukan dengan menggunakan fungsi Stopword, sementara Filter Tokens membantu mengeliminasi kata-kata dengan panjang yang tidak sesuai.
Setelah menyelesaikan tahap preprocessing , peneliti kemudian memberi label pada data secara manual dalam  tahap  pelabelan.  Tahap Term  Frequency  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF)  digunakan  untuk menentukan  menghitung  frekunsi  kemunculan  kata  dalam  dataset  yang  sebelumnya  telah  diolah.  Untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes , data yang telah diberi label dibagi menjadi data latih dan data uji melalui pemisahan. Selanjutnya, analisis dilakukan dengan menggunakan confussion matrix pada hasil algoritma, yang dimana hasil  dari  confussion matrix  tersebut  berupa persentasi  dari Precision , Recall ,  dan Accuracy untuk menentukan efektivitas dari algoritma Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen.

## 2.1. Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  Classifier  menugaskan  observasi  ke  kelas  yang  paling  mungkin,  berdasarkan  nilai sekumpulan variabel independen. Naïve Bayes adalah sebuah kondisi model probabilitas berdasarkan teorema Bayes. Metode Naive Bayes mengasumsikan independensi di antara prediktor, dan mampu mencapai akurasi kategorisasi kompetitif, ketahanan dan efisiensi komputasi. Diskritisasi variabel input tersebut, struktur batas pengklasifikasi,  dan  bobot  observasi  adalah  beberapa  masalah  penting  mengenai  Naive  Bayes  yang  telah dibahas dalam literatur [13].

## 2.2. Confussion Matrix
Confussion  Matrix adalah  proses  penting  khususnya  dalam  pemeriksaan  ejaan,  karena  membantu menemukan dan memperbaiki kata-kata yang salah eja. Secara umum, matriks konfusi menunjukkan berapa kali suatu hal tertukar dengan kata lain. Di bidang ilmu komputer, linguistik, Natural Language Processing (NLP), dan pengenalan suara, penelitian tentang matriks konfusi telah banyak dilakukan [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Sebelumnya peneliti telah melakukan pengumpulan data twitter dengan menggunakan bantuan Google Collab yang berisi tweet masyarakat dengan kata kunci “Pelanggaran Pemilu 2024”.  Setelah proses crawling data dilakukan, maka diperoleh sebanyak 1524 data ditunjukkan pada tabel 1.
Table 1. Hasil pengumpulan data No Data
1 @KompasTV Masyarakat melihat secara vulgar KECURANGAN PEMILU tapi itu dianulir MK bukan KECURANGAN”.
2 @Andria75777 untuk merubah suara 02 sbnyk 1 persen sj maka harus dibuktikan kecurangan di 8000 TPS nah 02 dan 01 beda berapa persen??? jauhhh...dan gimana mau bktikan hasilnya gak real ada gak pemilih di di TPS ditodong senjata buat milih 02?? gk ada..makanya suara pemilu itu dah sah.
3 @tvOneNews Udah pak pilkada tidak usah ada pemilu langsung pilih aja percuma buang buang waktu dan anggaran aja toh nanti pada akhirnya semua kecurangan dan masalah yg ada juga tertutupi dengan amplop dan jatah jabatan /1782796976662471046","1758801198860451840","DevanoY59129"
1524 ","@CNNIndonesia Masyarakat melihat secara vulgar KECURANGAN PEMILU tapi itu dianulir MK bukan KECURANGAN.","1782890318058115465","","CNNIndonesia _TK

## 3.2. Cleansing Data
Tahapan  selanjutnya  adalah  cleansing  data,  pada  tahap  ini  dilakukan  proses  penghapusan  kalimat, karakter, atau simbol simbol yang tidak dibutuhkan pada penelitian. Tahapan cleansing data yang di proses melalui  Rapidminer  menggunakan  berbagai  jenis  operator,  seperti  operator  replace  dirancang  untuk menghilangkan kata "RT"  atau Re-Tweet dari suatu kalimat, replace URL 1 untuk  menghapus URL yang berada di depan dan di tengah, replace URL 2 untuk  menghapus URL yang berada di belakang, replace hastag untuk  menghapus  hastag,  replace  mention  menghapus  nama  pengguna  dari  twitter,  replace  symbol  untuk menghapus semua karakter yang bukan huruf dan angka, dan Trim untuk menghapus spasi yang berlebihan.
Setelah  dibersihkan,  terjadi  hal  berikut  pada  proses  pembersihan  tweet  yang  dilakukan  oleh RapidMiner, seperti terlihat pada Tabel 2.
Table 2. Hasil Cleansing Data
Sebelum Sesudah
@Boediantar4  @msaid_didu  Untuk  yang  akan  ikut  pilkada kali  ini  BELAJARLAH  DARI  KEPUTUSAN  MK KEMARIN BAHWA PEMILU ADALAH SOAL MENANG2AN  DENGAN  CARA  APAPUN  SEKALIPUN CURANG YG PENTING MENANG KARENA PEMBUKTIAN  KECURANGAN  ITU  AKAN  SULIT  DI
BUKTIKAN  DI  MAHKAMAH  KONSTITUSI  .  OKE GAS..OKE GAS.
Setelah Film ð˜¿ð™žð™§ð™©ð™® ð™‘ð™¤ð™©ð™š  yang  Sempat  Viral  Berikutnya Adalah Film ð˜¿ð™žð™§ð™©ð™® ð™€ð™¡ð™šð™˜ð™©ð™žð™¤ð™£  yang Isinya  Masih  Tentang  'Kecurangan'  Pemilu  RI  2024 https://t.co/4lQJUN5N9j
Untuk yang akan ikut pilkada kali ini BELAJARLAH DARI  KEPUTUSAN  MK  KEMARIN  BAHWA PEMILU ADALAH SOAL MENANG2AN DENGAN CARA  APAPUN  SEKALIPUN  CURANG  YG PENTING  MENANG  KARENA  PEMBUKTIAN KECURANGAN ITU AKAN SULIT DI BUKTIKAN DI  MAHKAMAH  KONSTITUSI    OKE  GASOKE GAS
Setelah  Film      yang  Sempat  Viral  Berikutnya  Adalah Film   yang Isinya Masih Tentang Kecurangan Pemilu RI 2024

## 3.3. Preprocessing
Tahapan pre-processing dilakukan untuk mengolah data menjadi bahasa yang lebih standar, umum, dan dasar  [15].  Tahap  preprocessing  ini  dibagi  menjadi  beberapa  bagian  yaitu tokenize,  transform  case, filter stopword (dictionary) , dan filter token (by length) . Proses tokenize sendiri dapat digunakan untuk memecah kalimat menjadi kata per kata, dan transform case yang berfungsi untuk mengubah bentuk huruf yang tadinya masih  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil.  Selanjutnya  terdapat  filter  Stopword  yang  berfungsi  untuk menghilangkan kata-kata  yang  tidak  bermakna.  Terakhir,  filter  Tokens  (by  Length)  yakni  kata  yang  terlalu banyak atau terlalu sedikit dihapus.

## 3.3.1. Tokenize
Tujuan dari tahapan ini adalah untuk memotong urutan kata yang ada dalam sebuah kalimat, paragraf, atau halaman menjadi potongan-potongan kata. Spasi digunakan untuk memotong kalimat menjadi potongan- potongan kata. Tabel 3 memperlihatkan komentar sebelum dilakukan tokenize dan sesudah dilakukan tokenize [16].
Table 3. Hasil Tokenize Sebelum Sesudah Untuk yang akan ikut pilkada kali ini BELAJARLAH DARI KEPUTUSAN  MK  KEMARIN  BAHWA  PEMILU
ADALAH  SOAL  MENANG  AN  DENGAN  CARA APAPUN SEKALIPUN CURANG YG PENTING Untuk, yang, akan, ikut, pilkada, kali, ini, BELAJARLAH, DARI, KEPUTUSAN, MK, KEMARIN,  BAHWA,  PEMILU,  ADALAH,  SOAL, MENANGAN, DENGAN, CARA, APAPUN,
Sebelum Sesudah MENANG  KARENA  PEMBUKTIAN  KECURANGAN ITU  AKAN  SULIT  DI  BUKTIKAN  DI  MAHKAMAH KONSTITUSI OKE GASOKE GAS SEKALIPUN, CURANG, YG, PENTING, MENANG, KARENA,  PEMBUKTIAN,  KECURANGAN,  ITU, AKAN, SULIT, DI, BUKTIKAN, DI, MAHKAMAH, KONSTITUSI, OKE, GASOKE, GAS

## 3.3.2. Transform Case
Langkah kedua yaitu transform cases . Metode ini  mengubah semua huruf dalam teks menjadi  huruf kecil atau huruf besar, dalam hal ini, semua huruf di samaratakan menjadi huruf kecil [17]. Terlihat pada Tabel 4  kolom  sebelah  kiri  merupakan  kalimat  sebelum  proses  transform  case  dilakukan,  dan  kolom  kanan merupakan hasil dari proses transform case.
Table 4. Hasil Transform Case
Sebelum Sesudah Untuk yang akan ikut pilkada kali ini BELAJARLAH DARI KEPUTUSAN  MK  KEMARIN  BAHWA  PEMILU
ADALAH  SOAL  MENANG  AN  DENGAN  CARA APAPUN SEKALIPUN CURANG YG PENTING MENANG  KARENA  PEMBUKTIAN  KECURANGAN ITU  AKAN  SULIT  DI  BUKTIKAN  DI  MAHKAMAH KONSTITUSI OKE GASOKE GAS
Menang  atau  jalah  bukan  masalah  utama  YG  DI MASALAHKAN  ADALAH  PROSES  KEMENSNGAN DENGAN  CARA  KECURANGAN  DAN  KEJAHATAN TSM PEMILU
untuk  yang  akan  ikut  pilkada  kali  ini  belajarlah  dari keputusan  mk  kemarin  bahwa  pemilu  adalah  soal menang  an  dengan  cara  apapun  sekalipun  curang  yg penting  menang  karena  pembuktian  kecurangan  itu akan  sulit  di  buktikan  di  mahkamah  konstitusi  oke gasoke gas
menang  atau  jalah  bukan  masalah  utama  yg  di masalahkan  adalah  proses  kemensngan  dengan  cara kecurangan dan kejahatan tsm pemilu

## 3.3.3. Filter Stopwords
Setelah  tahap  tokenisasi,  langkah  berikutnya  adalah  penggunaan  filter stopwords ,  yaitu  proses menghapus  kata-kata  penghubung  dan  istilah  yang  tidak  penting  dari  kumpulan  data.  Filter stopwords di RapidMiner yang  dibangun  berdasarkan  kamus  Bahasa  Indonesia  yang  diunduh  dari  situs  Kaggle, memungkinkan penghapusan kata-kata yang tidak relevan dari kumpulan data.
Table 5. Hasil Filter Stopwords
Sebelum Sesudah KAMI  SELURUH  RAKYAT  INDONESIA  SAKSIII
KECURANGAN  ITU  NYATA  MK  NYA  JAHANNAM SALAH  DI  BILANG  BENAR  YG  BENAR  DI  BILANG
SALAH IBLIS DI BILANG MALAIKAT MALAIKAT DI BILANG  IBLIS  MK  BOBROOK  PERCAYA  MK
PERCAYA  DAJJAL  MK  PENIPUUU  KAMI  RAKYAT SAKSI PEMILU CURANG rakyat indonesia saksiii kecurangan nyata mk nya jahannam salah bilang yg bilang salah iblis bilang malaikat malaikat bilang iblis mk bobrook percaya mk percaya dajjal mk penipuuu rakyat saksi pemilu curang

## 3.3.4. Filter Token (By Length)
Langkah  berikutnya  adalah filter  token  (by  length) .  Proses  ini  dilakukan  untuk  membatasi  jumlah karakter dalam kalimat data yang sedang diproses. Parameter untuk Filter Tokens (by Length) , diatur dengan minimum 4 karakter dan maksimum 25 karakter. Tabel 6 dibawah ini merupakan hasil dari proses Filter Tokens (by Length).
Table 6. Hasil Filter Token (By Length) Sebelum Sesudah Untuk yang akan ikut pilkada kali ini BELAJARLAH DARI KEPUTUSAN  MK  KEMARIN  BAHWA  PEMILU
ADALAH  SOAL  MENANG  AN  DENGAN  CARA APAPUN SEKALIPUN CURANG YG PENTING
MENANG  KARENA  PEMBUKTIAN  KECURANGAN ITU  AKAN  SULIT  DI  BUKTIKAN  DI  MAHKAMAH KONSTITUSI OKE GASOKE GAS
pilkada  kali  belajarlah  keputusan  kemarin  pemilu menang apapun curang menang pembuktian kecurangan sulit buktikan mahkamah konstitusi gasoke

## 3.4. Pelabelan Data
Setelah  melakukan  pembersihan  data,  langkah  selanjutnya  adalah  pelabelan  data.  Proses  yang dilakukan yaitu menentukan kelas dari setiap ulasan yang di dapat apakah masuk kedalam kelas positif  atau
kelas  negatif  [18] . Sentimen  masyarakat  yang  positif  akan  di  labeli  sebagai  Sentimen  Positif,  sedangkan sentimen masyarakat yang negatif akan di labeli sebagai Sentimen Negatif, ditunjukkan pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil Labeling Data Set

## 3.5. TF-IDF
Selanjutnya,  proses  pembobotan  TF-IDF  dilakukan.  Metode  ini  merupakan  teknik  yang  digunakan untuk  menilai  bobot  pada  setiap  kata  yang  mewakili  isi  dokumen  [19].  Proses  TF-IDF  ini  menggunakan operator  proses  dokumen  pada  rapid  miner,  yang  berisi  operator  tokenize,  transform  case,  filter  stopword (dictionary), dan filter tokens (by length). Table 7  menunjukkan hasil dari proses pembobotan TF-IDF, yang memperlihatkan frekuensi total kemunculan istilah dalam tweet setelah melalui proses pembersihan.
Table 7. Hasil Proses TF-IDF
Row No Word In Documents Total In Class (Positive) In Class (Negative) 1 pemilu 1149 1305 989 316 2 kecurangan 1148 1268 965 303 3 rakyat 118 149 115 34 4 curang 93 109 92 17 5 hasil 96 106 79 27 6 indonesia 84 93 66 27 7 pilpres 79 91 70 21 8 jokowi 72 85 77 8 9 hakim 67 83 54 29 10 menang 67 72 53 19 11 negara 57 68 56 12 12 bukti 54 65 47 18 13 presiden 60 65 55 10 14 hukum 57 63 44 19 15 prabowo 49 60 50 10 16 angket 53 58 28 30 17 orang 49 55 48 7 18 langsung 35 54 50 4
Sesuai tabel diatas membagikan bahwa istilah yang paling banyak yakni pemilu sebesar 1149 istilah, dilanjutkan dengan istilah kecurangan sebanyak 1148 istilah, lalu istilah rakyat sebesar 118 istilah.

## 3.6. Visualisasi Word Cloud
Dalam tahap ini peneliti menampilkan kata yang telah di hitung jumlah bobotnya, yang selanjutnya 20 kata yang paling banyak nilainya divisualisasikan dalam bentuk Wordcloud . Wordcloud merupakan metode untuk menggrafikan sejumlah kata yang berbentuk teks. Wordcloud ini akan menampilkan kata yang sering muncul akan berukuran lebih besar, dan juga sebaliknya. Hasil dari visualisasi wordcloud dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Visualisasi Wordcloud

## 3.7. Implementasi Algoritma
Setelah  melakukan  rangkaian  tahapan  seperti  cleasing  dan  pre-processing,  peneliti  melakukan implementasi algoritma menggunakan algoritma Naïve Bayes . Implementasi algoritma klasifikasi Naïve Bayes dilakukan  untuk  menghindari  kecenderungan  klasifikasi  untuk  mengkategorikan  kelas  dari  yang  biasa ditemukan  hingga  yang  jarang  muncul  [20].  Sebelum  melakukan  implementasi  algoritma,  peneliti menggunakan  operator  SMOTE  Upsampling  untuk  menyeimbangkan  kategori  sentimen  dari  dataset  yang sudah di proses. Setelah itu menggunakan operator cross validation untuk menghitung tingkat kecenderungan atau akurasi dari setiap kategori kelas.

## 3.8. Evaluasi
Table  8  merupakan  hasil  evaluasi  menggunakan  tolls  rapidminer  serta  menerapkan  algoritma  Naive Bayes. Nilai akurasi diperoleh sebesar 84.13%, True Positive (TP) sebesar 885, False Positive (FP) sebesar 183, False Negative sebesar 259, dan True Negative (TN) sebesar 658.
Table 8. Hasil Evaluasi Accuracy: 84.13% +/- 1.56% (micro average 84.13%) True Negative True Positive Class Precission Pred.Negative 658 32 95.36% Pred.Positive 259 885 77.36% Class Recall 71.76% 96.51%

## 4. KESIMPULAN
Setelah  penelitian  ini  di  lakukan,  peneliti  menyimpulkan  bahwa  proses  klasifikasi  data  ulasan tweet dengan  kata  kunci  “pelanggaran  pemilu  2024”  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  diawali  dengan pengumpulan data melalui Google Collab. Data yang dikumpulkan terdiri dari 1524 ulasan tweet dalam rentang waktu Februari hingga Mei 2024. Setelah dilakukan proses pembersihan data, didapatkan 1132 data bersih, yang  terdiri  dari  885 ulasan  dengan  sentimen  positif  dan 658  ulasan  dengan  sentimen  negatif.  Selanjutnya, pembobotan  kata  dilakukan  menggunakan  metode  TF-IDF  untuk  menentukan  nilai  dari  setiap  kata.  Dalam proses  klasifikasi  data  dengan  algoritma  Naïve  Bayes,  diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  84.13%, precision sebesar 77.36%, dan recall sebesar 91.51% dari hasil klasifikasi ulasan Twitter. Disarankan kepada peneliti untuk menggunakan algoritma yang berbeda pada penelitian selanjutnya, sehingga hasil klasifikasi data dapat dibandingkan untuk menentukan keakuratan terbaik dari algoritma yang ada.

## REFERENSI
[1] K. Nugroho and F.  N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat  Mengenai  RUU  Perampasan Aset  Di Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Smatika  J. ,  vol.  13,  no.  02,  pp.  273–283,  2023,  doi: 10.32664/smatika.v13i02.899.
[2] D. P. Ray, F. N. Hasan, and A. R. Dzikrillah, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen  Terhadap  KPU  2024  Berdasarkan  Tweet  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” Media Online , vol. 4, no. 4, pp. 2235–2243, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1587.
[3] S. Puad, G. Garno, and A. Susilo Yuda Irawan, “Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twitter Terhadap Pemilihan Umum 2024 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1560–1566, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6920.
[4] N. N. S. S. Suryani, Anak Agung Sagung Laksmi Dewi, and Luh Putu Suryani, “Sanksi Pidana terhadap Kecurangan dalam Laporan Dana Kampanye Pemilihan Umum di Indonesia,” J. Prefer. Huk. , vol. 3,
no. 2, pp. 461–465, 2022, doi: 10.55637/jph.3.2.4963.461-465.
[5] R. A. Saputra et al. , “Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK  Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  4,  no.  4, pp. 2028–2036, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1707.
[6] W.  A.  Prabowo  and  C.  Wiguna,  “Sistem  Informasi  UMKM  Bengkel  Berbasis  Web  Menggunakan Metode  SCRUM,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  149,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[7] D. Ananda and R. R. Suryono, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Sentimen Publik Terhadap Pengungsi Rohingya di Indonesia dengan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 8, no. 2, pp. 748–757, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7517.
[8] F. M. Sarimole and W. Septian, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Isu Penundaan Pemilu 2024 Pada Twitter Dengan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no.
3,
pp.
890–899, 2024, [Online]. Available:
http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek/article/view/1359
[9] M. R. Adipratama and N. Safriadi, “Analisis Sentimen Terhadap Rencana Penerapan E-Voting Pada Pemilu  di  Indonesia,” J.  Linguist.  Komputasional ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  26–30,  2024,  doi: 10.26418/jlk.v7i1.214.
[10] E. Priansyah and T. Sutabri, “IJM: Indonesian Journal of Multidisciplinary Analisis Sentimen Berbasis Naïve  Bayes  Pada  Media  Sosial  Twitter  Terhadap  Hasil  Pemilu  Indonesia  2024,” IJM  Indones.  J. Multidiscip. , vol. 2, pp. 128–138, 2024, [Online]. Available: https://journal.csspublishing/index.php/ijm [11] R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “ANALISIS  DATA  HASIL  KEUNTUNGAN  MENGGUNAKAN PENDAHULUAN  Penerapan  teknologi  informasi  saat  ini  berkembang  begitu  pesat  .  Salah  satunya penerapan  teknologi  yang  dapat  diterapkan  didunia  industri  yaitu  untuk  evaluasi  terhadap  kinerja perusahaan . Evaluasi me,” vol. V, no. 2, pp. 199–204, 2019.
[12] Waldi  Setiawan,  Dedy  Hartama,  Muhammad  Ridwan  Lubis,  Ihsan  Syajidan,  and  Agus  Perdana Windarto, “Klasifikasi Peminatan Topik Keilmuan Dalam Penyelesaian Studi Menggunakan Algoritma Naive  Bayes,” J.  Comput.  Informatics  Res. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  188–198,  2024,  doi: 10.47065/comforch.v3i2.1200.
[13] M. Romano, G. Zammarchi, and C. Conversano, Iterative threshold-based Naïve bayes classifier , vol. 33, no. 1. Springer Berlin Heidelberg, 2024. doi: 10.1007/s10260-023-00721-1.
[14] G. Gledec, M. Sokele, M. Horvat, and M. Mikuc, “Error Pattern Discovery in Spellchecking Using Multi-Class Confusion Matrix Analysis for the Croatian Language,” Computers , vol. 13, no. 2, 2024, doi: 10.3390/computers13020039.
[15] R.  D.  Kurniawan  and  J.  Muliawan,  “Sentiment  Analysis  of  Indonesian  Election  2024  Using  the  K- Nearest  Neighbor  Method,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  3,  pp.  653–659,  2024,  [Online].  Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/1934%0Ahttp://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/ jurnal/article/download/1934/493
[16] M. Y. Siregar, A. Davy Wiranata, and R. A. Saputra, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Pengguna  Aplikasi  Streaming  Vidio  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” Media Online , vol. 4, no. 5, pp. 2419–2429, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i5.1787.
[17] F. Setya Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol. 23, no. 1, pp. 75–80, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi
[18] E.  Febriyani  and  H.  Februariyanti,  “Analisis  sentimen  terhadap  program  kampus  merdeka menggunakan algoritma naive bayes classifier di twitter,” J. Tekno Kompak , vol. 17, no. 1, pp. 25–38, 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/2061
[19] D. F. Zhafira, B. Rahayudi, and I. Indriati, “Zhafira, Dhaifa Farah Rahayudi, Bayu Indriati, Indriati,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2021.
[20] Erizal  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Fenomena  Childfree  (Kehidupan Tanpa Anak) Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JOSH J. Inf. Syst. Res. , vol. 5, no. 3, pp. 853–861, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i3.5064.