## Analisis Sentimen Migrasi Televisi Digital pada Twitter Menggunakan Perbandingan Algoritma
Multinomial Naïve Bayes , Support Vector Machines , dan Logistic Regression
Ryo Benhard Dahlian [1]* , Delima Sitanggang [2]
Fakultas Sains dan Teknologi [1], [2]
Universitas Prima Indonesia Medan, Indonesia ryobenhard08@gmail.com [1] , delimasitanggang@unprimdn.ac.id [2]
Abstract— The Ministry of  Communication and  Information Technology (KEMENKOMINFO) has announced to the publics in Indonesia  regarding  the  termination  of  analog  television broadcasts or called analog switch-off, which requires the public to migrate from analog television to digital television. Regarding the process of stopping analog broadcasts this raises pros and cons by  the  people  in  Indonesia.  Many  people  give  their  respective opinions through social media, especially on Twitter. A collection of pros and cons data from the public can be collected and used as research  of  sentiment  analysis.  This  research  will  focus  on comparing  three  classification  algorithms,  which  is  called Multinomial Naïve Bayes, Support Vector Machines, and Logistic Regression  using  the  same  dataset  and  the  same  method  called Lexicon  Based.  The  results  showed  that  the  highest  accuracy  is Support  Vector  Machines  with  the  accuracy  is  94.00%,  Logistic Regression with the accuracy is 90.00%, and Multinomial Naïve Bayes with the accuracy is 88.00%.
Keywords— Sentiment  analysis,  Multinomial  Naïve  bayes, Support Vector Machines, Logistic regression, Twitter
Abstrak— Pemerintah  melalui Kementerian Komunikasi dan Informatika  (KEMENKOMINFO)  telah  menginformasikan kepada  masyarakat  Indonesia  mengenai  penghentian  siaran televisi analog (analog switch-off) yang mengharuskan masyarakat untuk melakukan migrasi dari televisi analog menuju televisi  digital.  Tentunya  mengenai  proses  penghentian  siaran analog  ini  menimbulkan  pro  dan  kontra  oleh  masyarakat  di Indonesia.  Masyarakat  banyak  memberikan  pendapat  mereka masing-masing melalui media sosial, khususnya pada media sosial Twitter. Kumpulan data pro dan  kontra dari  masyarakat dapat dikumpulkan  dan  dijadikan  penelitian  mengenai  analisis sentimen.  Pada penelitian ini akan berfokus pada perbandingan tiga algoritma klasifikasi, yaitu Multinomial Naïve Bayes, Support Vector  Machines,  dan  Logistic  Regression  serta  menggunakan dataset  dan  metode  yang  sama  yaitu  Lexicon  Based.  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  terbaik  adalah Support Vector Machines dengan akurasi sebesar 94,00%, Logistic Regression  dengan  akurasi  sebesar  90,00%,  dan  Multinomial Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 88,00%.
Kata  Kunci—  Analisis  sentimen,  Multinomial  Naïve  Bayes, Support Vector Machines, Logistic regression, Twitter

## I. P ENDAHULUAN
Perkembangan media sosial menjadi semakin signifikan di era teknologi pada  beberapa tahun terakhir. Jumlah pengguna media  sosial  terus  meningkat  pesat  dari  hari  ke  hari.  Setiap pengguna  media  sosial  dapat  melakukan  posting  mengenai pandangan,  pemikiran,  hingga  kisah  kehidupan  mereka  di media  sosial  dengan  sebebas-bebasnya  tanpa  ada  batasan  apa pun.  Karena  mudahnya  aksesibilitas  dari  media  sosial, pengguna  mulai  melakukan  migrasi  dari  sarana  komunikasi yang tradisional seperti blog atau mailing list ke situs berbasis microblogging yaitu: Twitter, Facebook, dan lainnya [1].
Pemerintah  Indonesia  melalui  Kementerian  Komunikasi dan  Informatika  telah  menginformasikan  kepada  masyarakat diseluruh  Indonesia  mengenai  penghentian  siaran  televisi analog  ( analog  switch-off )  yang  mengharuskan  masyarakat melakukan  migrasi dari televisi analog  menuju televisi digital sejak  akhir  tahun  2021.  Masyarakat  yang  hanya  memiliki televisi  analog dapat  mengakses  siaran televisi digital dengan bantuan  alat  bernama set  top  box (STB)  yang  bersertifikasi KOMINFO.  Penghentian  siaran  televisi  analog  merupakan proses peralihan siaran analog  siaran digital, atau dengan kata lain  merupakan  proses  dimana  siaran  televisi  analog  akan dihentikan dan digantikan siaran televisi digital [2]–[5].
Sehingga  mengenai  proses  penghentian  siaran  analog  ini menimbulkan pro dan kontra oleh masyarakat luas di Indonesia, baik  mengenai  proses  pelaksanaan  hingga  ketidaksetujuan masyarakat mengenai proses ini. Melalui media sosial, banyak masyarakat mengungkapkan pandangan masing-masing tentang  tindakan  yang  akan  dilakukan  pemerintah  tersebut. Kumpulan  data  yang  digunakan  sebagai  penelitian  tentang proses  penghentian  siaran  analog  ini  diambil  melalui Twitter . Kumpulan data pro dan kontra tersebut dapat dilakukan analisis sentimen  dengan  memanfaatkan  teknologi  komputer,  yaitu pemanfaatan proses penggalian data ( data mining ) [6]–[10].
Analisis  sentimen  ( opinion  mining )  merupakan  salah  satu cabang  ilmu  penelitian  dari  kelompok text  mining yang bertujuan  agar  dapat  menentukan  persepsi  atau  subjektivitas publik  (khalayak)  terhadap  suatu  fenomena,  kejadian,
permasalahan,  atau  topik  pembahasan  dengan  melakukan prediksi emosi yang terkandung di dalam sebuah kata, kalimat, atau kumpulan dokumen dengan maksud agar dapat memahami sikap, pendapat, serta emosi yang diungkapkan melalui media sosial [8][11].
Karya  ilmiah  yang  membahas  analisis  sentimen  telah banyak  dibahas  pada  penelitian  sebelumnya,  pada  penelitian menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes menghasilkan  akurasi  sebesar  73,86%  [12]  dan  69,23%  [13]. Penelitian  yang  menggunakan  algoritma Support  Vector Machines menghasilkan  akurasi  sebesar  96,68%  [14]  dan 88,57%  [15],  sedangkan  penelitian  yang  menggunakan algoritma Logistic  Regression menghasilkan  akurasi  terbaik sebesar  77,00%  [16]  dan  87,02%  [17].  Tujuan  penggunaan ketiga  algoritma  klasifikasi  tersebut  dikarenakan  berdasarkan penelitian terdahulu memiliki hasil yang terlihat cukup baik.
Penelitian  terdahulu  berfokus  pada  hasil accuracy dengan metode dan dataset yang berbeda pada penelitian. Fokus pada penelitian  ini  adalah  membandingkan  nilai confusion  matrix ( accuracy,  precision,  recall, dan f1-score )  ketiga  algoritma klasifikasi  diantara Multinomial  Naïve  Bayes,  Support  Vector Machines, dan Logistic  Regression dengan  menggunakan metode  manual  dan Lexicon  Based dan dataset yang  sama untuk seluruh algoritma klasifikasi, agar dapat melihat apakah dengan  menggunakan  metode  ini  akan  menghasilkan  nilai accuracy yang  lebih  baik  dari  penelitian  sebelumnya,  serta melihat  hasil  klasifikasi  terbaik  sehingga  dapat  dilakukan perbandingan dengan klasifikasi lain di penelitian selanjutnya.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Hardware dan Software
Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  penggunaan hardware dan software guna  mendukung  keberhasilan  dari  pelaksanaan penelitian ini. Software yang digunakan untuk penelitian adalah Python versi 3.7, Jupyter Notebook versi 6.4.8, serta Microsoft Excel.  Sedangkan hardware yang  digunakan  dalam  adalah dengan Prosesor Intel Core i7-10510U CPU @ 2.30 GHz, RAM 16 GB, dan Sistem Operasi Windows 10 Pro.
Tahapan-tahapan  yang dilakukan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
B. Data Collection dan Data Selection
Tahapan data collection adalah proses untuk mengumpulkan  sumber  data  yang  akan  digunakan  sebagai bahan  penelitian.  Pada  penelitian  yang  dilaksanakan, pengumpulan  sumber  data  diambil  melalui  media  sosial Twitter.  Proses  pengumpulan  sumber  data  melalui  Twitter dilakukan  menggunakan  teknik crawling  data dengan library snscrape.  Snscrape adalah  salah  satu  fitur scraper untuk layanan  jejaring  sosial.  Sistem  akan  mengambil  profil pengguna, hashtag , tanggal dan waktu, atau konten posting .
Dalam  proses  pencarian  dan  pengumpulan  sumber  data, dilakukan  pembatasan  atau  syarat  khusus  untuk  sumber  data yang diambil berdasarkan ketentuan berikut ini:
1. Kata kunci yang digunakan untuk penelitian adalah keyword yang berhubungan dengan "migrasi televisi digital"
2. Pencarian  dataset  yang  ditentukan  hanya  teks  dengan Bahasa Indonesia
3. Tanggal pengambilan dataset pada Twitter yang digunakan untuk penelitian direntang tanggal 31 Oktober 2022 sampai dengan 3 November 2022
Proses data  collection menggunakan teknik crawling  data dengan library snscrape dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Pengumpulan Dataset Menggunakan snscrape
Pada  setiap  tahapan crawling data pada  Twitter  hanya mendapatkan  akses  untuk  mengambil  dataset  sebanyak  100 tweet per  sekali  pengambilan  dikarenakan  batas  limitasi  yang ditentukan  oleh library snscrape.  Oleh  karena  itu,  dilakukan proses crawling data berkali-kali hingga mendapatkan jumlah sumber data sesuai kebutuhan. Setelah dataset terkumpul sesuai dengan  kebutuhan,  dataset  tersebut  akan  digabungkan  dan dikonversi  menjadi file dengan  format  *.CSV  ( Comma Separated Values ) untuk dilakukan proses data selection .
Sumber data yang telah dikumpulkan akan dilakukan proses data selection secara manual seperti menghilangkan data yang duplikat, data yang kosong, data yang error atau data yang tidak sesuai dengan ketentuan penelitian untuk mencegah terjadinya permasalahan  ketika  proses modeling dan  evaluasi.  Total dataset yang dikumpul untuk pelaksanaan penelitian ini adalah sebanyak 500 dataset. Dataset yang dihapus karena tidak sesuai dengan ketentuan penelitian dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Contoh Dataset yang dihapus
C. Pre-processing
Tahapan pengolahan data ( pre-processing ) adalah langkah mempersiapkan  data  mentah  sebelum  akan  melakukan  proses selanjutnya.  Tahapan  ini  memiliki  tujuan  untuk  dapat menyeragamkan  kata  dan  mengurangi  volume  kata  dari sekumpulan dataset serta memudahkan penelitian karena akan membuat data lebih terstruktur [18]. Proses pengolahan data ini akan  melewati  6  (enam)  tahapan,  yaitu: Case-folding, Punctuation Removal, Normalization, Stemming, Tokenization, dan Stop-word Removal .

## D. Data Labelling
Setelah  melakukan  proses  pengolahan  data,  kemudian dilakukan  proses  pelabelan  data.  Pada  proses  label  data menggunakan metode manual dan metode Lexicon Based agar dapat  membandingkan  serta  menyelesaikan  permasalahan klasifikasi tweet agar  data  dapat  masuk  ke  dalam  kelompok yang  benar.  Pada  penelitian  ini  akan  membagi  klasifikasi menjadi  2  (dua)  kelompok,  yaitu  pernyataan  positif  ditandai dengan "1" (satu) dan negatif ditandai dengan "0" (nol).

## E. Word Embeddings
Pada  proses  pembobotan  kata  akan  menggunakan  metode Term  Frequency  -  Inverse  Document  Frequency (TF-IDF). Pada dasarnya, TF-IDF bekerja dengan menentukan frekuensi relatif  kata-kata  dalam  suatu  hal  tertentu  dokumen  dan dibandingkan dengan proporsi terbalik dari kata itu di seluruh korpus dokumen [19].
, , log d w d w d D w f f           (1)
F. Natural Language Processing Pada  implementasi Natural  Language  Processing akan menggunakan library WordCloud.  WordCloud  merupakan salah satu library pada pemrograman  Python  yang digunakan untuk  menunjukkan  kata  yang  paling  sering  digunakan  atau sering muncul di kumpulan dataset.

## G. Model Algoritma Klasifikasi
● Multinomial  Naïve  Bayes adalah  pengklasifikasian statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi probabilitas keanggotaan suatu kelas [20].
        , 1 | , i j i j j x V count X H P X H count X H V      (2)
● Support  Vector  Machines adalah  algoritma  yang
tergolong dalam Supervised Learning yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi [21].
    1 Nsv p T d iyi i i f X a yx r b      (3)
● Logistic  Regression adalah  metode  statistik  yang umumnya  sering  digunakan  untuk  analisis  data  dan mendeskripsikan variabel respon dan prediksi [22].
        1 1 i i y y i i i f y x x      (4)

## H. Evaluasi
Confusion  Matrix adalah  metode  untuk  proses  evaluasi menggunakan tabel matriks. Hasil evaluasi akan menghasilkan nilai accuracy, precision, dan recall .
● Accuracy adalah tingkat kedekatan data latih dan data uji yang telah diproses [23].
TP TN
accuracy
TP TN FP FN      (5)
● Precision adalah  tingkat  ketepatan  dari  data  yang diminta dengan data yang dihasilkan [23].
TP precision TP FP  
(6)
● Recall adalah tingkat keberhasilan sebuah sistem dalam klasifikasi [23].
TP recall TP FN   (7)
● F1 - Score adalah hasil evaluasi gabungan dari precision dan recall [23].
1 2 precision recall f score
precision recall      (8)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Data Collection
Pada  tahapan  pengumpulan  data,  dilakukan  proses pengumpulan dataset sebagai  data  penelitian  menggunakan library snscrape. Tahapan ini melakukan pencarian berdasarkan kata  kunci  yang  berhubungan  dengan  topik  penelitian  yaitu "migrasi ke televisi digital". Proses hasil crawling data dengan snscrape dapat dilihat pada Gambar 4.

## B. Pre-Processing Data
Case - folding adalah  tahapan  untuk  mengkonversikan semua  karakter  dengan  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil. Proses case-folding dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Proses Case-folding
Punctuation  Removal adalah  proses  menghilangkan  kata atau  angka  acak  yang  tidak  dibutuhkan,  menghapus  karakter dan emoji, spasi berlebih, URL web , kata yang duplikat, serta menghapus  tag, retweet ,  dan hashtag .  Proses Punctuation Removal dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses Punctuation Removal
Normalization adalah  proses  menormalkan  sejumlah  kata pada  sebuah  data  menjadi  kata-kata  yang  lebih  terstruktur, mengubah bahasa yang tidak baku menjadi baku, memperbaiki kata-kata  yang  disingkat.  Proses Normalization dapat  dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7. Proses Normalization
Stemming adalah  proses  menghilangkan  kata  yang berbentuk imbuhan menjadi kata dasar. Proses Stemming dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8. Proses Stemming
Tokenization adalah proses pemotongan kata menjadi satu- satu kata pada setiap data. Setiap potongan kata disebut token yang  akan  dipisahkan  tiap  frasa  yang  dibatasi  oleh  spasi. Tujuannya agar mempermudah proses pembobotan kata karena pada setiap token akan diberikan nilai berdasarkan korpus yang sudah tersedia. Proses Tokenization dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Proses Tokenization
Stop-word  Removal adalah  tahapan  terakhir  dalam pre- processing  data . Proses  ini  menyaring kata  penghubung  yang
bersifat umum dan tidak berpengaruh kepada proses pembagian kelas  sehingga  kata  penghubung  tersebut  tidak  diperlukan. Proses Stop-word Removal dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Proses Stop-word Removal
C. Data Labelling Metode Manual Untuk  proses  label  data  secara  manual  ini  bersumber  dari penelitian terdahulu yang dilakukan oleh [24][25]. Tahapan ini akan melakukan pelabelan data secara manual yang dilakukan oleh  peneliti  terhadap  setiap dataset yang  tersedia,  pada penelitian  ini  hanya  akan  membagi  menjadi  dua  kelas,  yaitu label "0" untuk negatif, dan label "1" untuk positif. Contoh label data secara manual dapat dilihat pada Gambar 11.

## Gambar 11. Proses Label Manual
Metode Lexicon Based
Tahapan ini akan melakukan pelabelan data menggunakan metode Lexicon  Based .  Karena  metode  ini  hanya  tersedia korpus berbahasa Inggris, maka seluruh dataset diterjemahkan menjadi  bahasa  Inggris  terlebih  dahulu  dengan library googletrans pada Python agar dapat mempermudah proses label data. Kemudian hasil score positif (≥ 0) akan diberi  label "1" (satu), dan yang negatif (< 0) akan diberi label "0" (nol). Contoh label data Lexicon Based pada Gambar 12.
Gambar 12. Proses Label Lexicon Based
Pada Gambar 13 adalah hasil distribusi pembagian dataset dengan kelas positif dan kelas negatif.
Gambar 13. Distribusi Kelas Label Manual (Kiri) dan Lexicon Based (Kanan)
D. Word Embeddings
Berikut  ini  adalah  hasil output dari  pembobotan  kata menggunakan  metode Term  Frequency  -  Inverse  Document Frequency (TF-IDF) yang dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Hasil Output Word Embeddings Menggunakan TF-IDF
E. Natural Language Processing
WordCloud WordCloud  merupakan library yang  untuk  menunjukkan kata yang paling sering muncul pada seluruh kumpulan dataset, hasil output WordCloud dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Hasil Output WordCloud

## F. Evaluasi Algoritma Klasifikasi
Multinomial Naïve Bayes Pada  tahap  klasifikasi  menggunakan Multinomial  Naïve Bayes akan dilakukan pengujian sebanyak 5 (lima) kali dengan bobot data train dan data test yang berbeda agar dapat melihat hasil  terbaik  dari  pengujian  dengan  ketentuan  data train dan data test dilakukan  secara  acak.  Tabel  I  merupakan  hasil pengujian  label  manual,  sedangkan  pada  Tabel  II  merupakan hasil pengujian Lexicon Based .
TABEL I. HASIL KLASIFIKASI MULTINOMIAL NAÏVE BAYES ( MANUAL )
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 90% dan data uji 10%:
40 0 40 0,80 40 0 10 0 50
accuracy        40 40 0,80 40 10 50
precision     40 40 1, 00 40 0 40
recall     1 0,8 1 0,8 2 2 0,8889 0,8 1 1,8 f score
   
   
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 80% dan data uji 20%:
1 79 0 79 0, 79 79 0 21 0 100 79 79 0, 79 79 21 100 79 79 1, 00 79 0 79 0, 79 1 0, 79
2 2 0,8827 0, 79 1 1, 79 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 70% dan data uji 30%:
1 118 1 119 0, 7933 118 1 31 0 150 118 118 0, 7919 118 31 149 118 118 1, 00 118 0 118 0, 7919 1 0, 7919
2 2 0,8839 0, 7919 1 1, 7919 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 60% dan data uji 40%:
1 160 0 160 0,80 160 0 40 0 200 160 160 0,80 160 40 200 160 160 1, 00 160 0 160 0,80 1 0,80
2 2 0,8889 0,80 1 1,80 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 50% dan data uji 50%:
1 210 0 201 0,804 210 0 49 0 250
210 201 0,804 210 49 250 201 201 1, 00 201 0 201 0,804 1 0,804
2 2 0,8914 0,804 1 1,804 accuracy precision recall f score                       
TABEL II. HASIL KLASIFIKASI MULTINOMIAL NAÏVE BAYES ( LEXICON BASED )
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 90% dan data uji 10%:
43 1 44 0,88 43 1 6 0 50 accuracy       
1 43 43 0,8776 43 6 49 43 43 1, 00 43 0 43 0,8776 1 0,8776 2 2 0, 9348 0,8776 1 1,8776
precision recall f score               

Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 80% dan data uji 20%:
1 86 1 87 0,87 86 1 13 0 100 86 86 0,8687 86 13 99 86 86 1, 00 86 0 86 0,8687 1 0,8687
2 2 0,9297 0,8687 1 1,8687 accuracy precision recall f score
          
          

Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 70% dan data uji 30%:
1 125 1 126 0,84 125 1 24 0 150 125 125 0,8389 125 24 149 125 125 1, 00 125 0 125 0,8389 1 0,8389
2 2 0, 9124 0,8389 1 1,8389 accuracy precision recall f score                      

Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 60% dan data uji 40%:
1 166 1 167 0,835 166 1 33 0 200 166 160 0,8342 166 33 199 166 166 1, 00 166 0 166 0,8342 1 0,8342
2 2 0, 9096 0,8342 1 1,8342 accuracy precision recall f score
                      
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 50% dan data uji 50%:
1 210 1 211 0,844 210 1 39 0 250 210 210 0,8434 210 39 249 210 210 1, 00 210 0 210 0,8434 1 0,8434
2 2 0,915 0,8434 1 1,8434 accuracy precision recall f score
                      
Klasifikasi  Algoritma Multinomial  Naïve  Bayes dengan nilai accuracy terbaik  pada  metode  manual  adalah  80,40%, sedangkan pada metode Lexicon Based adalah 88,00%.

## Support Vector Machines
Pada  tahap  klasifikasi  menggunakan Support  Vector Machines akan  dilakukan  pengujian  sebanyak  5  (lima)  kali dengan bobot data train dan data test yang berbeda agar dapat melihat hasil terbaik dari pengujian dengan ketentuan data train dan data test dilakukan secara acak. Tabel III merupakan hasil pengujian label manual, sedangkan pada Tabel IV merupakan hasil pengujian Lexicon Based .
TABEL III. HASIL KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINES ( MANUAL )
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 90% dan data uji 10%:
1 40 1 41 0,82 40 1 9 0 50 40 40 0,8163 40 9 49 40 40 1, 00 40 0 40 0,8163 1 0,8163
2 2 0,8989 0,8163 1 1,8163 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 80% dan data uji 20%:
1 77 2 79 0, 79 77 2 19 2 100 77 77 0,8021 77 19 96 77 77 0,9747 77 2 79
0,8021 0,9747 0, 78180687 2 2 0,88 0,8021 0,9747 1, 7768
accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 70% dan data uji 30%:
1 114 6 120 0,80 114 6 26 4
150
114 114 0,8143 114 26 140 114 114 0,9661 114 4 118 0,8143 0,9661 0, 78669523 2 2 0,8837 0,8143 0,9661 1, 7804
accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih
60% dan data uji 40%: 155 4 159 0, 795
155 4 36 5 200 155 155 0,8115 155 36 191 accuracy precision           
1 155 155 0,9688 155 5 160 0,8115 0,9688 0, 7861812 2 2 0,8832 0,8115 0,9688 1, 7803 recall f score            
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 50% dan data uji 50%:
1 194 6 200 0,80 194 6 43 7 250 194 194 0,8186 194 43 237 194 194 0,9652 194 7 201 0,8186 0,9652 0, 79011272 2 2 0,8859 0,8186 0,9652 1, 7838 accuracy precision recall f score                       
TABEL IV. HASIL KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINES ( LEXICON BASED )
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 90% dan data uji 10%:
1 43 4 47 0, 94 43 4 3 0 50 43 43 0, 9348 43 3 46 43 43 1, 00 43 0 43 0, 9348 1 0, 9348
2 2 0, 9663 0, 9348 1 1, 9348
accuracy precision recall f score                        Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 80% dan data uji 20%:
1 86 5 91 0, 91 86 5 9 0 100 86 86 0, 9053 86 9 95 86 86 1, 00 86 0 86 0, 9053 1 0, 9053
2 2 0, 9503 0, 9053 1
1, 9053
accuracy precision recall f score           

          
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 70% dan data uji 30%:
121 9 130 0,8667 121 9 16 4 150 121 121 0,8832 121 16 137 121 121 0,968 121 4 125 accuracy precision recall 
         

 

1 0,8832 0, 968 0,8549376 2 2 0, 9237 0,8832 0, 968 1,8512 f score       

Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 60% dan data uji 40%:
1 158 12 170 0,85 158 12 22 8 200 158 158 0,8778 158 22 180 158 158 0,9518 158 8 166 0,8778 0,9518 0,83549004 2 2 0,9133 0,8778 0,9518 1,8296
accuracy
precision recall
f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 50% dan data uji 50%:
1 201 14 215 0,86 201 14 26 9 250
201 201 0,8855 201 16 227 201 201 0,9571 201 16 217 0,8855 0,9571 0,84751205 2 2 0,9199 0,8855 0,9571 1,8426
accuracy
precision recall
f score
                      
Klasifikasi  Algoritma Support  Vector  Machines dengan nilai accuracy terbaik  pada  metode  manual  adalah  82,00%, sedangkan pada metode Lexicon Based adalah 94,00%.

## Logistic Regression
Pada  tahap  klasifikasi  menggunakan Logistic  Regression akan dilakukan pengujian sebanyak 5 (lima) kali dengan bobot data train dan data test yang berbeda agar dapat melihat hasil terbaik dari pengujian dengan ketentuan data train dan data test dilakukan  secara  acak.  Tabel  V  merupakan  hasil  pengujian label  manual,  sedangkan  pada  Tabel  VI  merupakan  hasil pengujian Lexicon Based .
TABEL V. HASIL KLASIFIKASI LOGISTIC REGRESSION ( MANUAL )
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 90% dan data uji 10%:
40 0 40 0,80 40 0 10 0 50
accuracy       
40 40 0,80 40 10 50
precision     40 40 1, 00 40 0 40 recall    
1 0,8 1 0,8 2 2 0,8889
0,8 1 1,8 f score        
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih
80% dan data uji 20%: 1 79 1 80 0,80 79 1 20 0 100 79 79 0, 798 79 20 99 79 79 1, 00 79 0 79 0, 798 1 0, 798
2 2 0,8877 0, 798 1 1, 798 accuracy precision recall f score                      

Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 70% dan data uji 30%:
1 118 1 119 0, 7933 118 1 31 0 150 118 118 0, 7919 118 31 149 118 118 1, 00 118 0 118 0, 7919 1 0, 7919
2 2 0,8839 0, 7919 1 1, 7919 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 60% dan data uji 40%:
1 160 1 161 0,805 160 1 39 0 200 160 160 0,804 160 39 199 160 160 1, 00 160 0 160 0,804 1 0,804
2 2 0,8914 0,804 1 1,804 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 50% dan data uji 50%:
1 201 1 202 0,808 201 1 48 0 250 201 201 0,8072 201 48 249 201 201 1, 00 201 0 201 0,8072 1 0,8072
2 2 0,8933 0,8072 1 1,8072 accuracy precision recall f score                       
TABEL VI. HASIL KLASIFIKASI LOGISTIC REGRESSION ( LEXICON BASED )
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 90% dan data uji 10%:
1 43 2 45 0,90 43 2 5 0 50 43 43 0,8958 43 5 48 43 43 1, 00 43 0 43 0,8958 1 0,8958
2 2 0,9451 0,8958 1 1,8958 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 80% dan data uji 20%:
1 86 4 90 0,90 86 4 10 0 100 86 86 0,8957 86 10 96 86 86 1, 00 86 0 86 0,8957 1 0,8957
2 2 0,945 0,8957 1 1,8957 accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 70% dan data uji 30%:
1 123 5 128 0,8533 123 5 20 2 150
123 123 0,8601 123 20 143 123 123 0,984 123 2 125 0,8601 0,984 0,8463384 2 2 0,9179 0,8601 0,984 1,8441
accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 60% dan data uji 40%:
1 163 7 170 0,85 163 7 27 3 200 163 163 0,8579 163 27 190 163 163 0,9819 163 3 166 0,8579 0,9819 0,84237201 2 2 0,9157 0,8579 0,9819 1,8398
accuracy precision recall f score                       
Hasil score  confusion  matrix pada  pembobotan  data  latih 50% dan data uji 50%:
1 206 7 213 0,852 206 7 33 4 250 206 206 0,8619 206 33 239 206 206 0,981
206 4 210 0,8619 0,981 0,8455239 2 2 0,9176 0,8619 0,981 1,8429
accuracy
precision recall
f score
                      
Klasifikasi  Algoritma Logistic  Regression dengan  nilai accuracy terbaik  pada  metode  manual  adalah  80,80%,
sedangkan pada metode Lexicon Based adalah 90,00%.

## IV. K ESIMPULAN
Pada penelitian ini, dataset yang diambil dari media sosial Twitter sejumlah 500 data mengenai migrasi televisi digital dan dilakukan  perbandingan  tiga  algoritma  klasifikasi,  yaitu Multinomial  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machines ,  dan Logistic  Regression. Hasil accuracy terbaik  yang  dihasilkan oleh Multinomial Naïve Bayes adalah 88,00%, Support Vector Machines adalah  94,00%,  dan Logistic  Regression adalah 90,00%.  Hasil precision terbaik  yang  dihasilkan  oleh Multinomial  Naïve  Bayes adalah  87,76%, Support  Vector Machines adalah  93,48%,  dan Logistic  Regression adalah 89,58%. Hasil recall terbaik adalah dengan nilai 100,00% untuk semua  jenis  algoritma  klasifikasi  yang  menunjukkan  bahwa sistem  berhasil  mengklasifikasi  semua  dataset  dengan  sangat baik,  kemudian  hasil f1-score terbaik  yang  dihasilkan  oleh Multinomial  Naïve  Bayes 93,48%, Support  Vector  Machines adalah 96,63%, dan Logistic Regression adalah 94,51%.
Hasil  nilai confusion  matrix terbaik yang  dijelaskan sebelumnya  adalah  hasil  pengujian  dengan  metode Lexicon Based ,  dan  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode manual  tidak  memiliki  hasil  yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  metode Lexicon  Based untuk  seluruh  algoritma klasifikasi. Algoritma Support Vector Machines memiliki hasil confusion matrix ( accuracy , precision , dan f1- score ) yang lebih baik  dibandingkan  dengan Multinomial  Naïve  Bayes dan Logistic Regression karena terlihat dari nilai TP dan TN yang lebih  besar  dan  FP  dan  FN  yang  lebih  kecil  dibandingkan dengan Multinomial  Naïve  Bayes dan Logistic  Regression walaupun tidak terlalu jauh jumlah nilai perbedaannya.
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  disimpulkan, diharapkan hasil penelitian ini dapat menjadi sebuah referensi dan  dapat  dilakukan  pengembangan  lagi  untuk  kedepannya, seperti menggunakan perbandingan algoritma klasifikasi yang lain atau menggunakan metode yang berbeda untuk pengujian analisis sentimen dengan harapan mendapatkan hasil accuracy , precision , recall , dan f1-score yang semakin baik, serta sebagai saran  juga  dapat  menambahkan  golongan  kelas  yang  lebih detail lagi agar data analisis sentimen semakin akurat, atau juga dapat  dikembangkan  menjadi  sebuah  sistem  aplikasi  berbasis web ataupun mobile untuk klasifikasi analisis sentimen.
D AFTAR P USTAKA
[1] M.  Oktaviana,  Z.  A.  Achmad,  H.  Arviani,  and  K.  Kusnarto,  “Budaya Komunikasi  Virtual  di  Twitter  dan  Tiktok:  Perluasan  Makna  Kata Estetik,” Satwika: Kajian Ilmu Budaya dan Perubahan Sosial , vol. 5, no. 2, pp. 173-186. 2021.
[2] M. Alaydrus, “Digital Dividend pada Migrasi TV Analog ke TV Digital– Prospek  dan  Dilema,”  . InComTech:  Jurnal  Telekomunikasi  dan Komputer , vol. 1, no. 1, pp. 1-9. 2009.
[3] M.  Firdaus,  “Analisis  Inovasi  Industri  Televisi  Menghadapi  Migrasi Televisi Digital (Studi Kasus Televisi Lokal Di Provinsi Bengkulu),” In Conference on Economic and Business Innovation (CEBI) , pp. 783-800. 2021.
[4] S. Budhirianto, “Sikap Masyarakat terhadap Kampanye Televisi Digital pada Media Televisi,” Jurnal Penelitian Komunikasi Dan Opini Publik , vol. 18, no. 3. 2014.
[5] V.  Zuliana,  G.  Garno,  and  I.  Maulana,  “Analisis  Sentimen  Program Migrasi  TV  Digital  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  Chi Square,” Jurnal Informasi dan Komputer , vol. 10, no. 2, pp. 90-95. 2022. [6] S. Tiwari, A. Verma., P. Garg., and D. Bansal, “Social Media Sentiment Analysis  on  Twitter  Datasets,” In  2020  6th  International  Conference  on Advanced Computing and Communication Systems (ICACCS) , pp. 925-927. 2020. [7] A.  Shelar,  and  C.  Y.  Huang,  “Sentiment  Analysis  of  Twitter  Data,” In 2018  International  Conference  on  Computational  Science  and Computational Intelligence (CSCI) , pp. 1301-1302. 2018.
[8] C.  Kariya,  and  P.  Khodke,  “Twitter  Sentiment  Analysis,” In  2020 International Conference for Emerging Technology (INCET) , pp. 1-3. 2020.
[9] L.  Pasteur,  and  R.  Koch,  “Mining  Twitter  Data  on  COVID-19  for Sentiment  Analysis  and  Frequent  Patterns  Discovery  Habiba,” Algiers Univ . vol. 74, no. 1934, pp. 1-3, 2020.
[10] S.  Tam,  R.  B.  Said.,  and  Ö.  Ö.  Tanriöver,  “A  ConvBiLSTM  Deep Learning Model-Based Approach  for  Twitter Sentiment Classification,” pp. 41283-41293. 2021.
[11] F.  F.  Rachman,  and  S.  Pramana,  “Analisis  Sentimen  Pro  dan  Kontra Masyarakat  Indonesia  Tentang  Vaksin  COVID-19  pada  Media  Sosial Twitter,” Indonesian of Health Information Management Journal , vol. 8, no. 2, pp. 100-109. 2020.
[12] Yuyun, N. Hidayah, and S. Sahibu, “Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah  Terhadap Penanganan COVID- 19  Menggunakan  Data  Twitter,” Jurnal  Resti  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi Informasi , vol. 5, no. 4, pp. 820-826. 2021.
[13] N. A. Susanti, M. Walid, and H. Hoiriyah, “Klasifikasi Data Tweet Ujaran Kebencian Di Media Sosial Menggunakan Naive Bayes Classifier”, JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , vol. 6, no. 2, pp. 538-543. 2022.
[14] P.  Arsi,  and  R.  Waluyo,  “Analisis  Sentimen  Wacana  Pemindahan  Ibu Kota  Indonesia  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine (SVM),” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer ,  vol. 8, no. 1, pp. 147. 2021.
[15] D. A. Ramadhan, and E. B. Setiawan, “Analisis Sentimen Program Acara di SCTV pada  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine,” eProceedings of Engineering , vol. 6, no. 2. 2019.
[16] A.  K.  Santoso,  A,  Noviriandini,  A.  Kurniasih,  B.  Wicaksono,  and  A. Nuryanto,  “Klasifikasi  Persepsi  Pengguna  Twitter  Terhadap  Kasus COVID-19  menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  Jurnal Informatika Kaputama (JIK), vol. 5, no. 2, pp. 234-241. 2021.
[17] A.  Novantika,  and  S.  Sugiman,  “Analisis  Sentimen  Ulasan  Pengguna Aplikasi Video Conference Google Meet menggunakan Metode SVM dan Logistic  Regression,” In  PRISMA,  Prosiding  Seminar  Nasional Matematika , vol. 5, pp. 808-813. 2022.
[18] T.  Wulandari, Klasifikasi Jenis  Emosi  dari  Tweet  Berbahasa Indonesia Menggunakan  Metode  Support  Vector  Machine .  Doctoral  Dissertation, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim: Riau, 2018.
[19] M. W. Putri, A. Muchayan, and M. Kamisutara, “Sistem Rekomendasi Produk  Pena  Eksklusif  Menggunakan  Content-Based  Filtering  dan  TF- IDF,” Journal of Information Technology and Computer Science , vol. 5, no. 3, pp. 229-236. 2020.
[20] F. Ariani, and A. Taufik, “Perbandingan Metode Klasifikasi Data Mining untuk  Prediksi  Tingkat  Kepuasan  Pelanggan  Telkomsel  Prabayar,” SATIN-Sains dan Teknologi Informasi , vol. 6, no. 2, pp. 46-55. 2020.
[21] K.  Kelvin,  J.  Banjarnahor,  M.  N.  Nababan,  S.  H.  Sinurat,  “Analisis Perbandingan  Sentimen  Corona  Virus  Disease-2019  (COVID19)  pada Twitter  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression  dan  Support  Vector Machine,” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima , vol. 5, no. 2, pp. 47-52. 2022.
[22] A. Bimantara, and T. A. Dina, “Klasifikasi Web Berbahaya Menggunakan Metode Logistic Regression,” In Annual Research Seminar (ARS) , vol. 4, no. 1, pp. 173-177. 2019.
[23] A.  R.  Rizkirobby,  M.  Nasrun,  and  R.  A.  Nugrahaeni,  “Deteksi  Ujaran Ancaman  Berbasis  Website  pada  Postingan  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,” eProceedings of Engineering , vol. 8, no. 1. 2021.
[24] W. Willianto, I. A. Musdar, J. Junaedy, and H. Angriani, “Implementasi Teori  Naive  Bayes  dalam  Klasifikasi  Ujaran  Kebencian  di  Facebook,” Jurnal Informatika Universitas Pamulang , vol. 6, no. 4, pp. 666-671. 2021.
[25] A. S. Maulana, Klasifikasi Ujaran Kebencian dan Bahasa Kasar di Twitter Menggunakan Metode Attention Based Recurrent Neural Network . Doctoral Dissertation UPN “Veteran Yogyakarta”. Yogyakarta: 2022.