## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.7, No.2, December 2023, pp. 224~230 e-ISSN: 2548-6861

## Implementation of Information Gain for Sentiment Analysis of PSE Policy using Naïve Bayes Algorithm
Stevanus Ertito Pramudja 1 *, Yuyun Umaidah, 2 **, Aries Suharso 3 * * Informatika, Universitas Singaperbangsa Karawang ** Fakultas Ilmu Komputer Universitas Singaperbangsa Karawang 11910631170139@student.unsika.ac.id 1 , yuyun.umaidah@staff.unsika.ac.id 2 , aries.suharso@unsika.ac.id 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-08-21 Revised 2023-09-11 Accepted 2023-10-03
The  Ministry  of  Communication  and  Information  Technology  of  Indonesia (Kominfo) has established the Penyelenggara Sistem Elektronik (PSE) policy as a mandatory  registration  requirement  for  both  domestic  and  foreign  Electronic Systems (ES). As a result, Kominfo will impose sanctions on all ES by temporarily suspending their access if they fail to register by July 29, 2022, at 23:59 WIB. This policy has sparked both support and opposition among the Indonesian public, and it has  become  a  topic  of  discussion,  including  among  Twitter  users.  Therefore, sentiment  analysis  is  employed  as  a  solution  to  identify  public  concerns  or  issues regarding  the  policy  based  on  negative  and  positive  tweets.  The  objective  of  this research is to evaluate the results of feature selection using Information Gain and the Naïve Bayes Classifier algorithm in analyzing Twitter users' sentiment towards the policies  of  the  Information  and  PSE  of  the  Ministry  of  Communication  and Information  Technology.  A  total  of  1153  lines  of  tweets  were  collected  from  the Twitter  platform  using  the  keyword  "PSE  Kominfo,"  which  were  then  analyzed using the Naïve Bayes Classifier algorithm and Information Gain feature selection with  three  scenarios:  90:10,  80:20,  and  70:30.  Based  on  the  evaluation  using  the confusion matrix, overall, Scenario 1 with a 90:10 ratio and Information Gain feature selection performed the best, achieving an accuracy of 79.7%, recall of 85%, and an F-1 score of 88%. However, the best precision was observed in Scenario 2 with an 80:20 ratio, reaching 92% due to the higher proportion of positive predictions made by the model compared to other scenarios.
Keyword:
PSE Kominfo,
Naïve Bayes Classifier,
Information Gain, Confusion Matrix .
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kementerian  Komunikasi  dan  Informatika  RI  telah menetapkan kebijakan PSE (Penyelenggara Sistem Elektronik)  sebagai  kewajiban  pendaftaran  SE  (Sistem Elektronik) yang terdiri dari SE domestik ataupun SE asing. Dilansir pada kominfo.go.id, Menurut Peraturan Pemerintah Nomor  71  tahun  2019,  dapat  diketahui  bahwa  PSE  adalah setiap  orang,  penyelenggara  negara,  badan  usaha,  dan masyarakat yang menyediakan, mengelola, dan mengoperasikan  sistem  elektronik  secara  sendiri  maupun bersama-sama  kepada  pengguna  sistem  elektronik  untuk keperluan  dirinya  atau  keperluan  pihak  lainnya  dan berdasarkan peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika
No  5  tahun  2020  mengenai  PSE  Lingkup  Privat[1]. Kementerian  Komunikasi  serta  Informatika  akan  memberi sanksi  terhadap  seluruh  SE  berbentuk  pemutusan  akses sementara jika tidak melaksanakan pendaftaran hingga 29 Juli 2022  Jam  23.59  WIB.  PSE  sendiri  bertujuan  untuk memberikan,  mengurus,  dan  menjalankan  sistem  elektronik baik  secara  individu  maupun  kolaboratif  kepada  pengguna sistem  elektronik,  baik  untuk  keperluan  pribadi  maupun keperluan  organisasi  atau  kelompok  [2].  Namun  kebijakan tersebut  telah  menuai  pro  dan  kontra  terhadap  masyarakat Indonesia, terutama kepada netizen Indonesia di media social. Masyarakat  yang  pro  terhadap  kebijakan  PSE  dari  berbagai sektor,  menilai  bahwa  hal  tersebut  sebagai  Regulasi
e-ISSN: 2548-6861
Implementation of Information Gain for Sentiment Analysis of PSE Policy using Naïve Bayes Algorithm
Ekosistem  dan  perlindungan  data,  namun  masyarakat  yang kontra terhadap kebijakan tersebut juga cukup banyak, kritik yang ditujukan kepada kebijakan tersebut dinilai sewenang – wenangnya dalam memblokir platform seperti Paypal, Steam, Yahoo!,  dan  sebagainya  [3]  sehingga  didapatkan  bahwa tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  menyediakan  menyediakan wawasan dan pandangan masyarakat terhadap kebijakan PSE Kominfo  dari  berbagai  sudut  pandang,  baik  yang  bersifat positif maupun negatif juga untuk mengevaluasi hasil seleksi fitur Information Gain serta algoritma Naïve Bayes Classifier dalam  menganilisis  sentimen  pengguna  twitter  terhadap kebijakan Penyelenggara Sistem Elektronik Kominfo. Twitter adalah  layanan  jaringan  mikroblogging  yang  dimulai  pada tahun 2006 di mana pengguna dapat berbagi pesan teks, yang disebut  sebagai  tweet,  dan  tautan  ke  konten  lain  seperti gambar, situs web, dan artikel. Setiap tweet memiliki panjang maksimal  140  karakter,  yang  menggambarkan  suatu  acara atau pendapat orang tentang suatu acara atau seseorang, dan dapat memiliki tautan ke artikel berita, video, atau gambar [4].
Analisis  Sentimen  atau  Opinion  Mining  yaitu  langkah ekstraksi informasi dari data berbentuk teks, bertujuan untuk memperoleh  wawasan  tentang  kecenderungan  penilaian terhadap suatu objek yang sedang diselidiki. Pandangan yang diungkapkan oleh masyarakat umum dalam hal sentimen ini dapat  menjadi  pedoman  dalam  memutuskan  tentang  suatu produk  [5].  Analisis  sentimen  sudah  sering  sekali  dipakai sebagai  penelitian  memakai  macam-macam  algoritma machine  learning  semisal  penelitian  analisis  sentimen pengguna  e-wallet  memakai  Naïve  Bayes  Classifier  serta seleksi fitur Information Gain, pada penelitian itu dihasilkan evaluasi  serta  performa  tahap  data  mining  memakai  Naïve Bayes  Classifier  memiliki  akurasi  84%  serta  akurasi meningkatkan  menggunakan  seleksi  fitur  Information  Gain yaitu  mencapai  92%[6]  dan  seperti  penelitian  Bijaksana  A, 2020[7] dihasilkan bahwa evaluasi serta performa tahap data mining  memakai  Naïve  Bayes  Classifier  juga  meningkat setelah  melakukan  seleksi  fitur  Information  Gain  yaitu  dari 77% menjadi 83%.
Berdasarkan  paparan  diatas,  tujuan  dari  penelitian  ini adalah  untuk  mengevaluasi  hasil  seleksi  fitur  menggunakan Information  Gain  dan  algoritma  Klasifikasi  Naïve  Bayes dalam  menganalisis  sentimen  pengguna  Twitter  terhadap kebijakan Penyelenggara Sistem Elektronik dari Kementerian Komunikasi dan Informatika (Kominfo).

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metodologi penelitian yang diterapkan pada penelitian ini adalah  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  dengan proses  tahapan  yaitu  Data  Selection,  Preprocessing, Transformation,  Data  Mining,  dan  Evaluation.  KDD  adalah bidang yang terus berkembang yang menggabungkan teknik database, statistika, dan kecerdasan buatan untuk mengekstraksi  pengetahuan  (data  tingkat  tinggi)  dari informasi  besar  (data  tingkat  rendah)[8],  dapat  dilihat  pada gambar  1  alur  penelitian  dengan  Knowledge  Discovery  in Database (KDD).

## A. Data Selection
Proses  pengumpulan  data  menggunakan  teknik  crawling pada media sosial twitter merupakan tahap awal dari metode yang digunakan. Dataset yang diperoleh memanfaatkan  API Twitter  dengan  opini  publik  berbahasa  Indonesia  terkait kebijakan “PSE Kominfo” dengan rentang waktu 29 Juli 2022 hingga 30 Juli 2022 dengan jumlah 1153  rows  yang berupa teks kemudian diklasifikasikan menjadi label positif, negatif, dan  netral  dengan  bantuan  ahli  atau  pakar  bahasa  Indonesia sebagai  validasi  pelabelan  data  kemudian  data  berubah menjadi 683 rows setelah data validasi label netral di drop.

## B. Preprocessing Data
Tahap  selanjutnya  adalah  preprocessing  yang  merupakan pengolahan data. Pada tahap ini, peneliti memproses  dataset mentah  atau  kotor  hasil  crawling  untuk  menghilangkan emoji/emoticon,  url,  hastag  ataupun  simbol-simbol  yang mengganggu  dalam  klasifikasi  maupun  teks  yang  tidak relevan  dengan  penelitian.  Berikut  tahapan  preprocessing data[9] :

## 1) Cleansing
Cleansing adalah tahapan pertama yaitu dengan membersihkan  dataset  yang  digunakan  seperti  atribut  atau teks  yang  berpengaruh  pada  hasil  klasifikasi  antaranya penggunaan  emoji/emoticon,  url,  hastag  ataupun  simbol- simbol yang tidak diperlukan.

## 2) Case Folding
Case  Folding  adalah  proses  perubahan  teks  atau  kalimat dari  huruf  kapital  menjadi  huruf  kecil  (lowercase)  yang bertujuan untuk mengurangi redudansi pada dataset.

## 3) Tokenizing
Tokenizing merupakan langkah pemecahan kata per kata pada suatu teks atau kalimat. Kata tersebut digunakan untuk keperluan pembobotan dan dipisah dalam satu spasi.

## 4) Normalization
Normalization  adalah  tahapan  untuk  merubah  atau memperbaiki kata-kata yang tidak baku menjadi kata baku.
5) Stopword Removal
Penggunaan Stopward Removal biasanya untuk menghilangkan  kata  pada  teks  yang  tidak  relevan  dengan penelitian Dalam tahapan ini, kata-kata yang tidak memiliki kepentingan dalam pemrosesan data akan dihapus.
Gambar 1. Alur Penelitian dengan Metode Knowledge Discovery in Database (KDD)

## 226

## 6) Stemming
Stemming  merupakan  proses  mengubah  kata  yang memiliki imbuhan menjadi bentuk kata dasarnya.

## C. Transformation
Setelah melakukan preprocessing data masih berupa data nominal sehingga kita perlu melakukan transformation untuk mengubah kedalam data numerikal. Selanjutnya data tersebut dilakukan  splitting  dataset  dengan  3  skenario  yaitu  70:30, 80:20,  dan  90:10,  setelah  itu  dilakukan  pembobotan menggunakan  TF-IDF,  pentingnya  suatu  fitur  kemudian ditentukan bersama oleh hasil perkalian dari nilai TF dan IDF- nya  pada  setiap  katanya[10]  setelah  itu  melakukan  seleksi fitur  menggunakan  information  gain  guna  mengidentifikasi fitur  yang  relevan  atau  penting.  Setelah  itu  dilakukan pembobotan  menggunakan  TF-IDF  pada  setiap  katanya setelah itu melakukan seleksi fitur menggunakan information gain  guna  mengidentifikasi  fitur  yang  relevan  atau  penting. Alur transformasi data dapat dilihat pada gambar 2.

## D. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  mencari  pola  atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau  metode tertentu. Teknik,  metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi[11]. Pada penelitian ini proses  data  mining  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes Classifier.

## E. Evaluation
Evaluation adalah evaluasi dari performa hasil pengolahan data  mining,  dari  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan valid atau tidaknya dengan hipotesa yang dibuat. Pengukuran validitas  hasil  akan  menggunakan  confusion  matrix  dengan nilai accuracy, precision, dan recall.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan adalah dengan menerapkan  metodologi  dari Knowledge  Discovery  in Database  (KDD) dalam  proses  implementasi information gain untuk analisis sentimen kebijakan PSE dengan algoritma Naïve Bayes .

## A. Data Selection
Rentang  waktu  29  Juli  2022  hingga  30  Juli  2022 menggunakan  sebanyak  1153 rows hasil crawling yang berupa teks kemudian diklasifikasikan menjadi label positif, negatif,  dan  netral  secara  manual  kemudian  divalidasi  oleh ahli  atau  pakar  bahasa  Indonesia  kemudian  data  berubah menjadi  683 rows setelah  data  validasi  label  netral  di drop .
Data tersebut diambil menggunakan Twitter API Key V2 yang sebelumnya wajib registrasi pada website
https://dev.twitter.com [12],  setelah API  Key didapatkan menggunakan Bearer  Token maka database  twitter dapat diakses  menggunakan  bahasa  pemrograman python serta package  tweepy .  Gambar  3  merupakan  hasil data  crawling dan pelabelan data secara manual termasuk validasi oleh ahli bahasa.
Berikut hasil diagram batang berdasarkan jumlah sentimen setelah  label  “netral”  dihapus  dapat  dilihat  gambar  4. (Gambar kiri merupakan sentimen secara manual dan sebelah kanan merupakan sentimen yang sudah divalidasi).

## B. Preprocessing Data
Setelah data telah diberikan label dan di validasi, langkah selanjutnya adalah menghilangkan noise atau kata – kata yang tidak  diperlukan  dengan  tahap preprocessing dalam mengoptimalkan proses klasifikasi.

## 1) Cleansing dan Case folding
Pada tahapan ini dilakukan proses dalam menghilangkan emoji,angka,URL  maupun  simbol  –  simbol  yang  tidak diperlukan dan mengubah seluruh huruf teks pada tweet dari
Data (Label) Splitting Dataset Pembobotan (Menggunakan TD-IDF) Seleksi Fitur (Menggunakan Information Gain) Gambar 2. Alur Transformation Data
Gambar 3. Hasil data crawling dan pelabelan data secara manual serta validasi data
Gambar 4. Perbandingan grafik sentiment positif dan negatif sebelum dan sesudah validasi
e-ISSN: 2548-6861
Implementation of Information Gain for Sentiment Analysis of PSE Policy using Naïve Bayes Algorithm
bentuk  kapital  menjadi  huruf  kecil  atau lowercase untuk mengoptimalkan proses klasifikasi.

## 2) Tokenizing
Tahapan  berikutnya  dilakukan  pemecahan  menjadi  kata per  kata  pada  suatu  teks  atau  kalimat,  proses  ini  dilakukan untuk proses transformasi data atau pembobotan.

## 3) Normalization
Tahapan selanjutnya dilakukan proses normalisasi dimana mengubah  kata  tidak  baku  atau  mengandung  unsur  slang, redudansi yang tidak sesuai dengan kaidah Bahasa Indonesia.

## 4) Stopword Removal
Selanjutnya pada tahapan ini untuk melakukan penyaringan  dengan  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak diperlukan  atau  tidak  memiliki  kepentingan  dalam  proses klasifikasi. Pada proses ini bahasa pemrograman python telah menyediakan library khusus  yatu nltk stopwords dan  sudah bisa bahasa Indonesia , namun untuk memaksimalkan tahapan ini  peneliti  membuat  dokumen  khusus  yang  berisi  beberapa kata yang tidak terdeteksi oleh library nltk .

## 5) Stemming
Tahapan terakhir adalah stemming yaitu proses mengubah kata  yang  memiliki  imbuhan  menjadi  ke  bentuk  dasarnya, pada  proses  ini  bahasa  pemrograman python juga menyediakan library yaitu StemmerFactory dari Sastrawi.

## C. Transformation Data
Setelah  data  sudah  clean  atau  bersih,  maka  proses selanjutnya  adalah  transformasi  data  atau  pembobotan menggunakan TF-IDF pada setiap katanya, langkah awal dari transformasi  data  adalah  melakukan splitting  data terlebih dahulu,  dikarenakan  pada  penelitian  ini  menggunakan  3 Skenario maka dapat dilihat pembagian dataset pada tabel 1.
Setelah  melakukan splitting  data ,  langkah  berikutnya melakukan  perhitungan term atau  pembobotan  pada  setiap kata menggunakan TF-IDF dikarenakan presentase data pada skenario 1 lebih banyak daripada skenario 2 dan  skenario  3 maka  dalam  implementasi  pembobotan  menggunakan skenario  1  sebagai  acuan.  Dalam  analisis  teks,  setiap  kata memiliki  skor  TF-IDF  yang  menunjukkan  seberapa  sering kata tersebut  muncul dalam teks tersebut. Namun, kata-kata yang  jarang  muncul  dianggap  kurang  berpengaruh  dalam proses  klasifikasi,  sehingga  perlu  dilakukan  seleksi  fitur menggunakan  algoritma  tertentu  untuk  memperbaiki performa  model  yaitu  dengan  menggunakan information gain [13], information  gain adalah  salah  satu  algoritma penyaringan klasik, di mana rasio information gain mewakili perbandingan  antara  keuntungan  informasi  dan  informasi intrinsik[14] . Tahapan  awal  pada  seleksi  fitur information gain adalah  menghitung  nilai mutual  information terlebih dahulu  kemudian  mencari  nilai  rata  –  rata  atau mean dari mutual  information tersebut  dapat  menggunakan  library numpy pada python .
T ABEL 1 S KENARIO S PLITTING D ATASET Skenario Presentase Data Presentase Data Training Testing Training Testing Skenario 1 90% 10% 614 69 Skenario 2 80% 20% 546 137 Skenario 3 70% 30% 478 205 Total 683 Gambar 5. Hasil Tahapan Cleaning dan Case Folding data Gambar 6. Hasil Tahapan Tokenizing Gambar 7. Hasil Tahapan Normalization
Gambar 8. Hasil Tahapan Stopword Removal
Gambar 9. Hasil Tahapan Stemming

## 228
Setelah itu selanjutnya adalah menentukan nilai threshold yaitu MI < threshold , sehingga berdasarkan hasil eksperimen threshold yang  terbaik  untuk  performa  model  yaitu  0,008 hasil bisa dilihat pada tabel 2 berdasarkan skenario 1 hingga skenario 3 dengan berdasarkan MI < threshold yaitu 0,005 < 0,008.

## D. Data Mining
Setelah  melakukan  seleksi  fitur,  langkah  berikutnya adalah  proses data  mining. Pada  penelitian  ini  proses pengolahan data mining atau membuat model menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, a lgoritma ini menginferensikan  probabilitas  bahwa  sebuah  contoh  baru termasuk  ke  dalam  suatu  kelas  berdasarkan  asumsi  bahwa semua atribut saling independen satu sama lain jika diberikan kelasnya  asumsi  tersebut  didorong  oleh  kebutuhan  untuk mengestimasi  probabilitas  multivariat  dari  data  latihan[15] kemudian  hasil  proses  modelling  akan  mendeteksi  kalimat dengan bilangan 1( true ) dan 0( false ) berarti dalam kasus ini 1 akan  dinyatakan  positif  dan  0  dinyatakan  negatif  kemudian hasil  prediksi  dari  model  tersebut  akan  di export ke  dalam excel (.csv).
E. Evaluation
Evalution merupakan tahapan terakhir dari hasil penelitian ini  berdasarkan  metodologi Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  dimana  dilakukan  pengujian  dan  evaluasi performa  model  yang  digunakan  juga  membandingkan performa  antara  impelemtasi  menggunakan  dan  tidak menggunakan  fitur  seleksi Information  Gain .  Tabel  3 menunjukkan hasil dari performa dari confusion matrix Naïve Bayes  Classifier dan Naïve  Bayes  Classifier  +  Information Gain .
T ABEL 3.
H ASIL K LASIFIKASI
Confusion  matrix [16]  dipakai  untuk  mengukur  kinerja model  klasifikasi  dengan  menghitung accuracy,  precision, recall, serta F1- score . Accuracy yaitu rasio diantara jumlah data  yang benar diprediksi  dengan jumlah total data  berikut rumus dari Accuracy :
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 (𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁) Precision adalah  rasio  antara  jumlah  data  positif  yang benar  diprediksi  dengan  jumlah  total  data  positif  yang diprediksi,  dapat  diketahui  rumus  dari precision adalah sebagai berikut :
Presisi = 𝑇𝑃 (𝐹𝑃+𝑇𝑃) Recall adalah rasio antara jumlah data positif yang benar diprediksi dengan jumlah total data positif yang sebenarnya, rumus dari recall :
Recall = 𝑇𝑃 (𝑇𝑃+𝑇𝑁) F1-score adalah  rasio  atau  rata  –  rata  harmonis  antara precision  dan  recall,  rumus  dari f-1  score adalah  sebagi berikut :

## F-1 = 2(𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
Kemudian  saat confusion  matrix didapatkan  evaluasi kembali  dengan  menggunakan accuracy,  precision,  recall, dan f-1 score seperti tabel 4 yang merupakan tabel summary hasil klasifikasi.
T ABEL 4. R INGKASAN H ASIL K LASIFIKASI
Hasil  evaluasi  performa  model  dengan  algoritma Naïve Bayes  Classifier terbagi  menjadi  3  skenario  dan  skenario  1 dengan  rasio  90:10  dengan  menggunakan  seleksi  fitur Information  Gain menjadi  performa  terbaik  yaitu Accuracy 79,7%, Recall 85%, dan F-1 Score sebesar 88% namun pada Precision terbaik  ada  pada  skenario  2  dengan  rasio  80:20 yaitu sebesar 92% dikarenakan proporsi prediksi positif yang dilakukan  oleh  model  lebih  besar  dibandingkan  skenario lainnya.
Frekuensi  data tweet dapat  diketahui  dengan  visualiasi menggunakan wordcloud untuk  memunculkan  kata  yang sering  muncul  atau  memiliki  kemunculan  tertinggi,  Dengan menggunakan wordcloud ,  kita  dapat  dengan  mudah mengetahui  kata-kata  yang  lebih  dominan  pada  suatu  teks, sehingga  dapat  membantu  kita  menjawab  pertanyaan penelitian dengan cepat[17]. Lihat gambar 11 untuk melihat
Skenario Threshold 0,008 Jumlah fitur sebelum Information Gain Jumlah fitur sesudah Information Gain Skenario 1 (90:10) 1732 1023 Skenario 2 (80:20) 1597 926
Skenario 3
(70:30)
1477 854 T ABEL 2 H ASIL S ELEKSI F ITUR I NFORMATION G AIN
Hasil Klasifikasi Actual Naïve Bayes Classifier Naïve Bayes Classifier + IG Skenario 1 (90:10) Positif Negatif Positif Negatif Predict ion Positif 6 10 3 5 Negatif 6 47 9 52 Skenario 2 (80:20) Positif Negatif Positif Negatif Predict ion Positif 17 20 5 8 Negatif 15 85 27 97 Skenario 3 (70:30) Positif Negatif Positif Negatif Predict ion Positif 27 38 20 28 Negatif 26 114 33 124
Skenario Naïve Bayes Classifier Accuracy Precision Recall F-1 Score 90:10 76,8% 89% 82% 85% 80:20 74,5% 85% 81% 83% 70:30 68,8% 81% 75% 78% Skenario Naïve Bayes Classifier + IG Accuracy Precision Recall F-1 Score 90:10 79,7% 91% 85% 88% 80:20 74,5% 92% 78% 85% 70:30 70,2% 82% 79% 80%
e-ISSN: 2548-6861
wordcloud kata  yang  sering  muncul  pada  kebijakan  PSE Kominfo.
Gambar 10. Hasil Klasifikasi
Adapun visualisasi dengan top 10 kata yang paling sering muncul, dapat dilihat pada diagram batang pada  gambar 11. untuk memudahkan informasi yang telah didapatkan.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan seleksi  fitur information  gain untuk  analisis  sentimen  pada opini  pengguna twitter terhadap  kebijakan  Penyelenggara Sistem  Elektronik  Kominfo  menggunakan  algoritma Naïve Bayes Classifier dengan beberapa tahapan yaitu pengumpulan data tweet pada twitter menggunakan API  Key  Twitter V2
dengan,  kemudian  data  labeli  positif  dan  negatif.  Tahapan selanjutnya dilakukan preprocessing , splitting data dengan 2 skenario,  pembobotan  dengan  TF-IDF,  seleksi  fitur Information Gain, data mining, dan evaluasi performa model. Adapun  hasil  evaluasi  performa  model  dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier terbagi  menjadi  3  skenario  dan skenario 1 dengan rasio 90:10 dengan menggunakan seleksi fitur Information  Gain menjadi  performa  terbaik  yaitu Accuracy 79,7%, Recall 85%,  dan F-1  Score sebesar  88% namun  pada Precision terbaik  ada  pada  skenario  2  dengan rasio 80:20 yaitu sebesar 92% dikarenakan proporsi prediksi positif yang dilakukan oleh model lebih besar dibandingkan skenario lainnya
D AFTAR P USTAKA
[1] Kominfo, “Peraturan Menteri Komunikasi dan Informatika Nomor 5  Tahun  2020  tentang  Penyelenggara  Sistem Elektronik  Lingkup Privat,” https://pse.kominfo.go.id/ , Jul. 22, 2022. .
[2] C.  Rahmawati  and  P.  Sukmasetya,  “Sentimen  Analisis  Opini Masyarakat Terhadap Kebijakan Kominfo atas Pemblokiran Situs non-PSE  pada  Media  Sosial  Twitter,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  9,  no.  5,  p.  1393,  Oct.  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4950.
[3] CNN  Indonesia,  “Analisis  PSE  Kominfo  Buat  Kepentingan Siapa?,”
https://www.cnnindonesia.com/teknologi/20220804012642-192- 830038/pse-kominfo-buat-kepentingan-siapa , Aug. 04, 2022. .
[4] O.  Y.  Adwan,  M.  Al-Tawil,  A.  M.  Huneiti,  R.  A.  Shahin,  A.  A. Abu  Zayed,  and  R.  H.  Al-Dibsi,  “Twitter  sentiment  analysis approaches: A survey,” Int. J. Emerg. Technol. Learn. , vol. 15, no.
15, pp. 79–93, 2020, doi: 10.3991/ijet.v15i15.14467.
[5] I. T. Julianto, D. Kurniadi, M. R. Nashrulloh, A. Mulyani, and J. I. Komputer, “Comparison Of Classification Algorithm And Feature Selection In Bitcoin Sentiment Analysis,” J. Tek. Inform. , vol. 3, no. 3, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.3.343.
[6] A.  Isnanda, Y. Umaidah, and J. H. Jaman, “Implementasi Naïve Bayes  Classifier  Dan  Information  Gain  Pada  Analisis  Sentimen Penggunaan  E-Wallet  Saat  Pandemi,” J.  Teknol.  Inform.  dan Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  144–153,  Sep.  2021,  doi: 10.37012/jtik.v7i2.648.
[7] A.  Bijaksana,  P.  Negara,  H.  Muhardi,  and  I.  M.  Putri,  “Analisis Sentimen  Maskapai  Penerbangan  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Dan Seleksi Fitur Information Gain Sentiment Analysis On Airlines  Using  Naïve  Bayes  Method  And  Feature  Selection Information  Gain,”  vol.  7,  no.  3,  pp.  599–606,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202071947.
[8] F. Nasser K, “A Review of Data Mining and Knowledge Discovery
Approaches  for  Bioinformatics,” Iraqi  J.  Sci. ,  vol.  63,  2022, Accessed: Aug. 21, 2023. [Online]. Available: 10.24996/ijs.2022.63.7.37.
[9] I. A. Ahmad Sabri, M. Man, W. A. W. Abu Bakar, and A. N. Mohd Rose,  “Web  Data  Extraction  Approach  for  Deep  Web  using WEIDJ,” in Procedia Computer Science , 2019, vol. 163, pp. 417– 426, doi: 10.1016/j.procs.2019.12.124.
[10] W. Zhang, X. Li, Y. Deng, L. Bing, and W. Lam, “A Survey on Aspect-Based  Sentiment  Analysis:  Tasks,  Methods,  and Challenges,” Mar. 2022, [Online]. Available:
http://arxiv.org/abs/2203.01054.
[11] B. Al Hadits, “Analisis Sentimen Kepuasan Pelanggan Indihome Pada  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifiers Proposal Skripsi,” 2020.
[12] C. Barrie and J. Ho, “academictwitteR: an R package to access the Twitter  Academic  Research  Product  Track  v2  API  endpoint,” J. Open  Source  Softw. ,  vol.  6,  no.  62,  p.  3272,  Jun.  2021,  doi: 10.21105/joss.03272.
[13] Jurafsky, Daniel, & Martin, James H. 2019. Speech and Language Processing. Pearson .
Gambar 11. Wordcloud pada kebijakan PSE Kominfo
230 [14] Y. Zhou, G. Cheng, S. Jiang, and M. Dai, “Building an Efficient Intrusion  Detection  System  Based  on  Feature  Selection  and Ensemble Classifier,” Apr. 2019, doi: 10.1016/j.comnet.2020.107247 [15] S. Chen, G. I. Webb, L. Liu, and X. Ma, “A novel selective naïve
Bayes  algorithm,”  Knowl  Based  Syst,  vol.  192,  Mar.  2020,  doi:
10.1016/j.knosys.2019.105361. [16]
Provost,  F.,  &  Fawcett,  T.  (2013).  Data  Science  and  Its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Big Data, 1, 51-59 [17]
A.  S.  Ramadhani,  “Analisis  Sentimen  Netizen  Terhadap  Trailer Film di YouTube SKRIPSI,” 2020.