## JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan)
Vol. 12 No. 2, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062               http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4178

## ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN DISDUKCAPIL  KARAWANG  MENGGUNAKAN  NAIVE BAYES CLASSIFIER
Andriani Nurian 1 , Tesa Nur Padilah 2 , Garno 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang; Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Telp. (0267) 641177
Riwayat artikel:
Received: 28 Februari  2024 Accepted: 30 Maret 2024 Published: 2 April  2024

## Keywords:
Analisis Sentimen, Pelayanan, Disdukcapil, Naïve Bayes Classifier
Corespondent Email: andrianinurian01@gmail.com
Abstrak. Pengelolaan Administrasi Kependudukan penting dalam kehidupan di Indonesia karena terkait dengan banyak aktivitas seperti pemilihan umum, pengurusan  dokumen  kendaraan  dan  surat  tanah,  perbankan,  dan  lain-lain. Dinas  Kependudukan  dan  pencatatan  sipil  Kabupaten  Karawang  melayani administrasi  kependudukan  kabupaten  karawang  dan  memastikan  setiap masyarakat  di  Kabupaten  Karawang  tercatat  dan  terdata  oleh  Pemerintah Republik Indonesia melalui daerah dan melimpahkan sebagian wewenangnya kepada Dinas penduduk dan pencatatan sipil Kabupaten Karawang. Analisis sentimen  terhadap  pelayanan  Disdukcapil  Karawang  digunakan  untuk memberikan gambaran tentang opini publik terhadap pelayanan Disdukcapil Karawang.  Hasil  pengolahan  opini  atau  sentimen  dari  penerapan  algoritma Naïve bayes menggunakan metodologi KDD kedalam tiga kelas yaitu Positif, Netral  dan  Negatif  melalui  media  sosial  Twitter    menggunakan  penerapan algoritma Naïve bayes diperoleh hasil yaitu 146 label positif, 189 label negatif, dan  961  label  netral.  Nilai accuracy tertinggi  terdapat  pada    model  90:10 dengan 69%, precision 82%, dan recall 48%. Selain menggunakan confusion matrix model diuji dengan grafik ROC yang menghasilkan nilai AUC tertinggi pada model 90:10 dengan nilai 0.79 yang dapat diartikan model ini kualitasnya good classification.
Abstract. Population administration is important in Indonesia because it is related  to  many  activities  such  as  elections,  vehicle  and  land  documents, banking,  and  others.  The  Karawang  Regency  Population  and  Civil Registration  Office  serves  the  population  administration  of  Karawang Regency and ensures that every community in Karawang Regency is recorded and  recorded  by  the  Government  of  the  Republic  of  Indonesia  through  the regions  and  delegates  some  of  its  authority  to  the  Karawang  Regency Population and Civil Registration Office. Sentiment analysis of the Karawang Disdukcapil service is used to provide an overview of public opinion on the Karawang  Disdukcapil  service.  The  results  of  processing  opinions  or sentiments  from  the  application  of  the  Naïve  bayes  algorithm  using  KDD methodology  into  three  classes,  namely  Positive,  Neutral  and  Negative through  Twitter  social  media  using  the  application  of  the  Naïve  bayes algorithm  obtained  results  namely  146  positive  labels,  189  negative  labels, and 961 neutral labels. The highest accuracy value is found in the 90:10 model with 69%, precision 82%, and recall 48%. In addition to using the confusion matrix, the model is tested with the ROC graph which produces the highest AUC  value  in  the  90:10  model  with  a  value  of  0.79  which  means  that  this model has good classification quality.

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah  melalui  Undang  –  Undang Reoublik  Indonesia  Nomor  23  Tahun  2006 mengeluarkan  sebuah  kebijakan  administrasi kependudukan yang merujuk pada penataan dan penertiban  dokumen  dan  data  kependudukan melalui  Pendaftaran  Penduduk,  Pencatatan Sipil,  dan  juga  Pengelolaan  Administrasi Kependudukan.  Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan
Sipil (Disdukcapil)
juga bertanggung jawab untuk memberikan pelayanan  terhadap  masyarakat  [1].  Karawang sebagai salah satu kabupaten di Indonesia juga memiliki Disdukcapil yang bertanggung jawab dalam  menyediakan  pelayanan  terkait  data kependudukan.  Pelayanan  yang  baik  di Disdukcapil  menjadi  kunci  utama  untuk memastikan  kepuasan  semua  masyarakat  dan keberhasilan pelaksanaan tugas administratif.
Pelayanan  yang  berkualitas  tidak  hanya mencerminkan  efisiensi  administrasi,  namun juga  menciptakan  hubungan  positif  antara pemerintah  dan  warganya  dan  menciptakan suasana  dimana  masyarakat  merasa  dihargai dan  kebutuhannya  terpenuhi  dengan  baik. Dengan demikian, pelayanan publik yang prima tidak  hanya  menjadi  tolak  ukur  keberhasilan pemerintah  tetapi  juga  merupakan  landasan kuat  untuk  membangun  kepercayaan  dan dukungan masyarakat terhadap lembaga publik [2].
Kontroversi yang dibahas secara rinci di atas membutuhkan  pengumpulan  informasi  untuk mengumpulkan  pendapat  tentang  pelayanan Disdukcapil  Karawang.  Pemrosesan  rumor yang  kontroversial  dapat  dimulai  dengan analisis sentimen untuk memahami, mengekstrak, dan mengolah data tekstual untuk mendapatkan  informasi.  Analisis  sentimen terhadap  pelayanan  Disdukcapil  Karawang digunakan untuk memberikan gambaran tentang  opini  publik  terhadap  pelayanan Disdukcapil  Karawang.  Dalam  konteks  ini, analisis  opini  media  sosial  dapat  menjadi  alat yang  ampuh  untuk  mengidentifikasi  opini  dan pandangan publik tentang pelayanan Disdukcapil di karawang [3].
Twitter  salah  satu  platform  media  sosial yang  paling  banyak  digunakan  di  dunia  dan memiliki  basis  pengguna  yang  berkembang yang  memungkinkan  kritik,  ide,  dan  opini diposting [4].
Naïve Bayes adalah metode yang berdasarkan  asumsi  bahwa  atribut-atribut memiliki  ketergantungan  yang  saling  bebas secara  kondisional  terhadap  nilai  output  [5]. Penggunaan Naïve Bayes memiliki keuntungan karena  hanya  membutuhkan  jumlah  data pelatihan yang relatif kecil untuk mengestimasi parameter  yang  dibutuhkan  dalam  proses klasifikasi.  Dalam  banyak  situasi  dunia  nyata yang kompleks, Naïve Bayes sering memberikan  hasil  yang  lebih  baik  daripada yang  diharapkan.  Dalam  proses  text  mining, bahasa  pemrograman  Python  digunakan  untuk melakukan langkah-langkah mulai dari preprocessing  data  hingga  klasifikasi  dalam analisis  sentimen  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes.  Bahasa  pemrograman  Python dipilih  karena  mudah  dalam  penggunaan  dan pengaplikasiannya [6]. Oleh sebab itu diperlukan  metode  untuk  menyortir  serta menganalisis  ulasan  dengan  cepat  dan  akurat serta  mengkategorikan  antara  ulasan  positif, negatif, dan netral.
Dalam konteks ini, metode analisis sentimen telah  menjadi  populer  dalam  menganalisis opini,  emosi,  dan  sikap  pengguna  terhadap berbagai  produk  atau  layanan.  Metode  yang telah terbukti efektif adalah klasifikasi sentimen menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  [7]. Naïve  Bayes  Classifier  adalah  salah  satu algoritma  klasifikasi  yang  populer  dalam analisis sentimen karena kemampuannya untuk mengklasifikasikan  teks  ke  dalam  kategori sentimen yang berbeda, seperti positif, negatif, atau netral [8].
Dalam penelitian ini, kami akan memaparkan  metodologi  yang  digunakan dalam  analisis  sentimen,  mengumpulkan  data ulasan  pengguna  aplikasi  Shopee,  melatih  dan menguji Naïve Bayes Classifier, serta menginterpretasikan  hasil  analisis  sentimen untuk  mendapatkan  wawasan  yang  berarti. Diharapkan  bahwa  penelitian  ini  dapat memberikan  pengetahuan  untuk  Masyarakat Karawang  dapat  mengetahui  presepsi  serta meningkatkan  kualitas  pelayanan  Disdukcapil Karawang  dengan  cara  memanfaatkan  opini masyarakat terhadap Disdukcapil. Oleh karena itu  penulis  akan  melakukan  penelitian  analisis sentimen  Twitter  untuk  mengklasifikasikan tweet  opini  dan  komentar  pada  pelayanan Disdukcapil Karawang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Analisis  sentimen  adalah  studi  komputasi dari  opini-opini,  sentimen,  serta  emosi  yang diekspresikan  dalam  teks.  Tugas  dasar  dalam analisis  sentimen  adalah  mengelompokkan polaritas  dari  teks  yang  ada  dalam  dokumen, kalimat,  atau  pendapat  [9].  Analisis  sentimen digunakanan  sebagai  gambaran  umum  media sosial untuk mengetahui pengetahuan perasaan lebih cenderung opini positif atau opini negatif [10].
Memberikan  pelayanan  publik  yang  prima menjadi  tujuan  setiap  pemerintah  daerah. Pemerintah  daerah  saat  ini  berlomba-lomba menerapkan  dan  memanfaatkan  kemajuan teknologi  informasi  untuk  dapat  membantu mewujudkannya. Peningkatan kualitas pelayanan  publik  yang  dapat  dianggap  2 sebagai pelayanan yang luar biasa, menandakan sebuah perubahan positif dalam sikap pemerintah  yang  secara  tegas  mengakui  peran sentralnya  dalam  mengelola  tata  kelola pemerintahan dan memenuhi berbagai kebutuhan yang dihadapi oleh masyarakat [11].
Pengguna  internet,  khususnya  anak  muda, menyukai  Twitter  sebagai  platform  jejaring sosial. karena di twitter kamu bisa menulis opini atau  opini  yang  11  disebut  dengan  "tweets". Orang-orang  dapat  berbagi  informasi  dan mengungkapkan  pemikiran  mereka  sesuka mereka  dengan  menulis  di  Twitter.  Twitter telah  ada  selama  lebih  dari  satu  dekade  dan sudah memiliki 330 juta pengguna aktif bulanan yang  mengirimkan  lebih  dari  500  juta  tweet setiap hari. Jadi polling sangat memungkinkan karena  pengguna  aktifnya  banyak,  salah satunya di Indonesia [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan crawling data pada twitter dengan menggunakan  python. Data  crawling adalah mengumpulkan  informasi  terkait  dari  media sosial  yang  relevan  dengan  pertanyaan penelitian, khususnya tentang pelayanan Disdukcapil.  Mengumpulkan  tweet  terkait dengan mencari "disdukcapil karawang" menggunakan Twitter API.
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah Knowledge  Discovery from  Data .  Tahapan  KDD  atau  Proses Penemuan  Pengetahuan  dari  Data  adalah serangkaian  langkah-langkah  sistematis  yang
digunakan  untuk  mengubah  data  mentah menjadi pengetahuan yang berarti dan bermanfaat [13].
KDD sendiri memiliki 5 tahapan, dengan tahapan  didalamnya  yakni  Data  Selection, Preprocessing,  Transformation,  Data  Mining, Evaluation. Pada tahapan Preprocessing prosesnya  menggunakan  proses  Text  Mining untuk membersihkan datanya [14]. Agar dapat lebih  mudah  keterangan  dari  alur  penelitian terdapat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 3.1 Data Selection
Hasil  dari  data  selection  yang  dilakukan dengan  cara  melakukan  teknik  Crawling  data berupa  tweet  dari  media  sosial  Twitter menggunakan kata kunci “Pelayanan
Disdukcapil Karawang” Bahasa yang digunakan  yaitu  bahasa  Indonesia.  Proses Crawling  data  ini  menggunakan  akses  Twitter API,  jumlah  data  awal  hasil  Crawling  data  ini berjumlah  2127  dan  waktu  yang  digunakan pada  proses  Crawling  data  ini  yaitu  pada tanggal  1  Januari  sampai  1  Desember  2023. Kemudian      Hasil  dari  pembobotan  sentimen dengan  kamus  lexicon  dan  negative  words berhasil  mengelompokkan  sebanyak  1566  ke dalam  3  kelas  yaitu  416  data  ke  dalam  kelas positif, 189 data ke dalam kelas negatif, dan 961 data  ke  dalam  kelas  netra  negatif  2.525  data, positif 276 data, netral 199 data.

## 3.2 Preprocessing
Tahap text preprocessing adalah tahap awal dari text mining . Text Preprocessing merupakan proses  seleksi  data  yang  akan  diproses  pada setiap dokumen. Tahap
Preprocessing diperlukan untuk membersihkan data dari kata yang  tidak  terlalu  perlu.  Dalam  tahap preprocessing pada  penelitian  ini  terdiri  dari cleaning ,  normalisasi  dan  pemberian  label ( labeling ).

## 3.3 Text Transformation
Text transformation merupakan tahap ketiga dalam text  mining yang  bertujuan  untuk membuat  data  yang  berupa text siap  di  proses data  mining,  tahap text transformation  pada penelitian  ini  terdiri  dari transform  case, Tokenizing,  filtering,  stop  words & stemming [15].
3.4 Data Mining Naïve Bayes Classifier Pada tahap klasifikasi  menggunakan  Algoritma Naïve Bayes, dibagi  menjadi  dua  proses  yaitu  proses training dan  proses testing .  Pertama dilakukan dulu proses training untuk pelatihan, kemudian dilakukan  proses testing  dengan  mengacu  pada probabilitas dari dataset training . Metode Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu metode yang
digunakan untuk melakukan pengelompokkan  suatu  opini  dengan  baik. Naïve Bayes Classifier mampu mengelompokkan komentar
orang-orang menjadi positif, netral, ataupun negatif terhadap suatu produk atau isu yang sedang berkembang di khalayak ramai [16].

## 3.5 Evaluasi
Tahap evaluasi adalah tahap yang dilakukan untuk  melihat  seberapa  baik  performansi algoritma  klasifikasi  yang  digunakan  dalam penelitian.  Tolok  ukur  yang  digunakan  untuk mengukur performansi tersebut adalah accuracy, precision, recall, dan f- measure [16].
Untuk  memberikan  gambaran  kinerja  yang lebih  jelas,  matriks  konfusi  memungkinkan analisis di empat dimensi:
1. Accuracy  :  Untuk  mengetahui  tingkat kemiripan antara nilai prediksi dengan nilai aktual.
2. Precision : Untuk mengetahui seberapa tepat atau  akurat  model  dari  yang  diprediksi
positif.  Precision  juga  merupakan  ukuran yang  baik untuk  menentukan  ketika  nilai False Positive pada suatu model tinggi.
3. Recall  :  Untuk  menghitung  berapa banyak  dari  nilai  Actual  Positive  yang berhasil  diidentifikasi  oleh  model  melalui pelabelan sebagai True Positive. Recall juga akan menjadi metrik  model  yang  digunakan untuk memilih model terbaik ketika ada nilai yang tinggi terkait dengan FalseNegative.
4. F-Measure : Perbandingan rata-rata nilai precision dan recall yang dibobotkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  untuk  analisis sentimen  terhadap  pelayanan  disdukcapil karawang  menggunakan naïve  bayes  classifier yang diolah oleh peneliti menggunakan Google Collab, contoh data scraped , berlabel, preprocessing dan  nilai Accuracy untuk masing-masing  disajikan  pada  sub  bab selanjutnya.

## 4.1 Scraping data
Hasil  dari scraping data  yang  telah dilakukan  dengan  bobot  data  pencarian sebanyak  3000  data  pada  aplikasi Shopee dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini dengan menggunakan script.

## Scraping
# Import required Python package
!pip install pandas
# Install Node.js (because tweet harvest built using Node.js) !sudo apt-get update !sudo apt-get install -y ca-certificates curl gnupg !sudo mkdir -p /etc/apt/keyrings !curl-fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource- repo.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg !sudo apt-get update !sudo apt-get install nodejs -y !node -v # Crawl Data filename = 'Disdukcapil.csv' search_keyword = 'disdukcapil karawang' limit = 1000 !npx --yes tweet-harvest@2.2.8 -o "{filename}" -s "{search_keyword}" -l {limit} --token {twitter_auth_token}
Berikut hasil outputnya

## Gambar 2. Hasil Crawling Data

## 4.2 Pelabelan Otomatis
Setelah  pengumpulan  data  peneliti selanjutnya  melakukan  pelabelan  pada cuitan  yang  di  dapat  dari  twitter.  Berikut adalah  hasil  pelabelan  dengan script yang tertera pada gambar.

## Pelabelan Data
tweet_polarit y = [] tweet_weigh t = [] negasi = False for sentence in df['Tweet']: sentence_score = 0 sentence_weight = "" sentiment_count = 0 sentence = sentence.split() for word in sentence: try: score = lexicon[word] sentiment_count = sentiment_count + 1 except: score = 99 if(score == 99): if (word in negative_words): negasi = True sentence_score = sentence_score + 0 sentence_weight = sentence_weight + " + "+ str(0)
else: sentence_score = sentence_score + 0 sentence_weight = sentence_weight + " + if(negasi == True): sentence_score = sentence_score + (score * -
1.0) sentence_weight = sentence_weight + "
+ ("+ str(score) + " * -1 "+") " negasi =
False else: sentence_score = sentence_score + score sentence_weight =
sentence_weight + " + "+ str(score) tweet_weight.append(sentence_weight[2:] +" = "
+ str(sentence_sc ore)) if sentence_score > 0: tweet_polarity.append('positi ve') elif sentence_score < 0: tweet_polarity.append('negati ve') else: tweet_polarity.append('neutra l') results = pd.DataFrame({ "Tweet" : df['Tweet'], "label" : tweet_polarity, "weight" : tweet_weight
})
Berikut hasil outputnya
Gambar 3. Hasil Pelabelan Data
Gambar 3 adalah contoh data yang telah diberi label, jika sebelumnya hanya terdapat kolom username ,  tweetcreateds,  dan text . Sehingga  akan  terbentuk  tabel  yaitu tweet , label,  dan weight ,  yang  digunakan  untuk mengetahui sifat dari teks yang didapat.
4.3 Preprocessing
Selanjutnya melakukan tahap preprocessing . Berikut  adalah  hasil  pengambilan  sampel  teks untuk dilakukan preprocessing dengan mengambil  satu  sampel text .  Diawali  dengan data asli dari hasil prosess scraping , dilanjutkan dengan proses case folding, tokenizing, filtering dan stemming .
Preprocessing Content Data Mentah @teumemart Olahraga Jumat Pagi sebelum memulai memberikan pelayanan kepada masyarakat (exc admin Shopee) https://t.co/MR2QszSO67 Case Folding Olahraga jumat pagi sebelum memberikan pelayanan kepada masyarakat Stopword Removal ‘olahraga’, ‘jumat’, ‘pagi’, ‘layan’, ‘masyarakat’ Tokenizing ‘olahraga’, ‘jumat’, ‘pagi’, ‘layan’, ‘masyarakat’ Stemming ‘olahraga’, ‘jumat’, ‘pagi’,
‘belum’, ‘mulai’, ‘beri’, ‘layan’, ‘pada’, ‘masyarakat’

## 4.4 Hasil Accuracy
Pada  tahap  klasifikasi  yang  dilakukan dengan cara membuat sebuah machine learning menggunakan data  training dan data  testing pada  seluruh  data  secara  random  pada  dataset untuk melakukan cross validation dan menghasilkan  nilai  prediksi  untuk Accuracy . Dibawah  ini  merupakan  gambaran  dari  hasil tahapan  klasifikasi  menggunakan script dari algoritma Naïve Bayes. Algoritma Naïve Bayes import pandas as pd import numpy as np df  =  pd.read_csv('Labeling  Data Disdukcapil.csv', usecols=['Tweet', 'label']).dropna()
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer tf = TfidfVectorizer() text_tf = tf.fit_transform(df['Tweet']) text_tf temporary_df = pd.DataFrame(text_tf.todens e(), columns = tf.get_feature_names_out()) temporary_df from  sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test,  y_train,
y_test = train_test_split(text_tf,df['label' ], test_size=0.1, random_state=0)
from sklearn.naive_bayes import
MultinomialNB model = MultinomialNB().fit(X_train, y_train) prediction_mi = model.predict(X_test) prediction_proba_mi = model.predict(X_test)
from sklearn.metrics  import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics  import
confusion_matrix clf = MultinomialNB().fit(X_train, y_train) predicted = clf.predict(X_test)
print(classification_report(y_tespredicted, zero_division=0)) print("Multinomial NB Accuracy", accuracy_score(y_test,predicted)) print("Multinomial NB Precision", precision_score(y_test,predicted, average = 'macro', pos_label="Positif")) print("Multinomial NB Recall : ",
recall_score(y_test,predicted, average = 'macro', pos_label="Positif"))
Output  script  diatas  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini.
Gambar 4. Hasil Accuracy Pada  gambar  4,  merupakan  hasil  Validasi dari penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier pada  sentimen  terhadap  pelayanan disdukcapil  karawang menunjukkan  bahwa tingkat Accuracy 69%, presisi 82%, recall 48%, dan f1-score 47%, data testing yang digunakan sebanyak 157 data atau 10% dari 1566 data, dari jumlah  data  yang  digunakan  dengan  metode random pada saat testing .
Hasil  klasifikasi  analisis  sentimen  terhadap pelayanan disdukcapil karawang menggunakan naïve  bayes  classifier dapat  divisualisasikan dengan  menggunakan word  cloud untuk mengetahui  gambaran  atau  informasi  umum mengenai data pelayanan disdukcapil karawang pada cuitan situs twitter.
Gambar 5. Hasil Wordcloud
Berdasarkan gambar 5 dapat dilihat bahwa kata “dukcapil”,  “catat”,  “layan”,  ”karawang”, “disdukcapil”,  dan  “kabupaten”  menjadi  kata yang  paling  sering  muncul  yang  digunakan untuk  cuitan  terhadap  pelayanan  disdukcapil karawang pada  penelitian  ini.  Semakin  besar ukuran  kata  dalam word  cloud maka  semakin tinggi pula frekuensi kata tersebut.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut:
1. Klasifikasi
terhadap pelayanan disdukcapil  karawang  menggunakan Naïve Bayes  Classifier dilakukan  beberapa  tahap diantaranya  dengan  mengumpulkan  data dalam bentuk teks terlebih dahulu, kemudian  memilih  data  yang  sesuai  untuk digunakan dalam penelitian (data selection). Setelah data teks terkumpul dan dipilih
maka dilakukan
proses preprocessing untuk  membersihkan  data.
Tahap preprocessing ini terdiri dari 5 proses yaitu cleaning (menghilangkan  karakter yang  tidak  berpengaruh),  case  folding (mengubah  teks  menjadi  huruf  kecil), tokenizing (mengubah kalimat menjadi kata per kata), filtering (penghapusan kata yang tidak  penting),  dan stemming (mengubah kata  menjadi  kata  dasar).  Setelah  melalui preprocessing ,  tahap  selanjutnya  adalah transformation yang  dilakukan  dengan seleksi  fitur  TF-IDF (Term  Frequency Inverse  Document  Frequency) dengan memberikan  bobot  pada  masing-masing kata untuk menyeleksi fitur yang dihasilkan. Selanjutnya  adalah data  mining dengan melakukan  klasifikasi  data  teks  ke  dalam sentimen  positif  dan  negatif  menggunakan Naïve Bayes Classifier , namun sebelumnya data teks akan dibagi berdasarkan data latih
dan data uji. Setelah tahap data mining akan dilakukan evaluasi terhadap hasil klasifikasi dengan menghitung nilai accuracy, precision,  recall dan f-measure dari confusion matrix. Evaluasi dilakukan dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi menggunakan seleksi fitur TF-IDF. 2.  Hasil Accuracy tertinggi  adalah  klasifikasi menggunakan Naïve  Bayes  Classifier dengan seleksi fitur TF-IDF yaitu akurasi sebesar 69%, presisi  82%, recall 48%,  dan  f1-score  47%, data testing yang digunakan sebanyak 157 data atau 10% dari 1566 data, dari jumlah data yang digunakan  dengan  metode  random  pada  saat testing .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. S. Salim, “Analisis Sentimen Pada Ulasan Pelayanan  Suku  Dinas  Kependudukan  Dan Pencatatan  Sipil  Kota  Administrasi  Jakarta Barat  Menggunakan  Algoritme  K-Nearest Neighbor,” Bit  (Fakultas  Teknol.  Inf.  Univ.
Budi  Luhur) ,  vol.  20,  no.  1,  p.  58,  2023,  doi: 10.36080/bit.v20i1.2186.
[2]  N.  Suwarni,  “Inovasi  Pelayanan  Publik Melalui  Aplikasi  ‘E-Dukcapil’  Pembuatan Kartu  Keluarga  Pada  Dinas  Kependudukan Dan  Pencatatan  Sipil  Kabupaten  Karawang,” J. Publicuho , vol. 4, no. 1, p. 107, 2021, doi: 10.35817/jpu.v4i1.16763.
[3]  V.  Rizya et  al. ,  “Pada  Google  Play  Store Dengan Multinomial Naïve Sentiment Analysis of Ipusnas Application User Reviews on  Google  Play  Store  With  Multinomial Naïve,” vol. 2, no. April, pp. 182–190, 2023.
[4]  N. Agustina, D. H. Citra, W. Purnama, C. Nisa, and  A.  R.  Kurnia,  “Implementasi  Algoritma Naive Bayes untuk  Analisis Sentimen Ulasan Shopee  pada  Google  Play  Store,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 2, no. 1, pp. 47–54, 2022, doi: 10.57152/malcom.v2i1.195.
[5]  B. Filemon, V. C. Mawardi, and N. J. Perdana, “Penggunaan Metode Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Sentimen E-Wallet,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, 2022, doi: 10.24912/jiksi.v10i1.17824.
[6]  F. Gunawan, M. A. Fauzi, and P. P. Adikara, “Analisis  Sentimen  Pada  Ulasan  Aplikasi
Mobile  Menggunakan  Naive  Bayes  dan Normalisasi Kata Berbasis Levenshtein Distance (Studi Kasus Aplikasi BCA
Mobile),” Syst. Inf. Syst. Informatics J. , vol. 3,
no. 2, pp. 1–6, 2017, doi: 10.29080/systemic.v3i2.234.
[7]   dan  Y.  U.  Titan  Nugraha,  Purwantoro, “Analisis  Sentimen  terhadap  Perpanjangan
Masa Jabatan Presiden Indonesia
Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” J. Pendidik.  dan  Konseling ,  vol.  4,  pp.  1349– 1358, 2022.
[8]  A.  I.  Tanggraeni  and  M.  N.  N.  Sitokdana, “Analisis  Sentimen  Aplikasi  E-Government pada  Google  Play  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan
Sist.  Informasi) ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  785–795,
2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i2.1835.
[9]  S.  N.  Hakim,  “Analisis  Sentimen  Persepsi Pengguna Myindihome Menggunakan Metode Support  Vector  Machine  (Svm)  Dan  Naïve Bayes  Classifier  (NBC),” Front.  Neurosci. , vol. 14, no. 1, pp. 1–13, 2021.
[10]  F.  A.  D.  Aji  Prasetya  Wibawa,  Muhammad Guntur  Aji  Purnama,  Muhammad  Fathony Akbar,  “Metode-metode  Klasifikasi,” Pros. Semin. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 134, 2018.
[11]  E. Salim and A. Solichin, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Pelayanan Dinas Kependudukan Dan
Pencatatan  Sipil  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol.  5,  no.  2,  pp.  79–86,  2022,  doi: 10.36080/idealis.v5i2.2961.
[12]  D.  G.  Nugroho,  Y.  H.  Chrisnanto,  and  A. Wahana,  “Analisis  Sentimen  Pada  Jasa  Ojek Online ... (Nugroho dkk.),” pp. 156–161, 2015.
[13]  N.  Y.  Septian,  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro,” J. Semant. 2013 , pp. 1–11, 2009.
[14]  A. Aisyah and S. Anraeni, “Analisis Penerapan Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  pada Dataset  Citra  Penyakit  Malaria,” Indones.  J. Data Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–29, 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i1.22.
[15]  Ryan,  Cooper,  and  Tauer,  “Peningkatan Kompetensi Kelulusan,” Pap. Knowl. . Towar.
a Media Hist. Doc. , pp. 12–26, 2013.
[16]  Y.  U.  Titan  Nugraha,  Purwantoro,  “Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan Masa Jabatan Presiden  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” J. Pendidik. dan Konseling , vol. 4, pp. 1349–1358, 2022.