## Analisis Sentimen Untuk Memprediksi Hasil Calon Pemilu Presiden Menggunakan Lexicon Based dan Random Forest
Oktaviami Manullang 1 , Cahyo Prianto 2 , Nisa Hanum Harani 3
123 Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Jl. Sari Asih No.54, Kota Bandung, Jawa Barat 40151, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 31 Juli 2023 Revisi Akhir: 08 Agustus 2023 Diterbitkan Online : 05 September 2023
In  the  context  of  Indonesian  politics,  the  Presidential  Election  is  a  crucial moment.  To  predict  the  election  outcome,  sentiment  analysis  through  social media can provide insights into public opinion. Twitter, as one of the popular social  media  platforms,  becomes  a  rich data  source during  the lead-up  to  the Indonesian  Presidential  Election.  In  this  situation,  sentiment  analysis  can  be conducted  to  examine  the  election  campaign  topics,  considering  various opinions  from  Twitter  users,  including  positive,  neutral,  and  negative sentiments.  The  collected  tweet  data  from  various  sources  undergoes preprocessing, which includes cleaning and stemming. Sentiment analysis plays a key role in understanding the public's inclinations towards the election. In this study,  two  methods,  namely  Random  Forest  and  Lexicon  Based,  are  used  to predict  sentiments  towards  the  presidential  candidates.  Random  Forest  is employed to analyze sentiments in the textual data gathered from social media, news sites, and online forums. The research findings indicate that the Lexicon Based and Random Forest methods successfully predicted negative sentiment at  48%,  positive  sentiment  at  96%,  and  neutral  sentiment  at  97%  regarding Twitter  users'  opinions  on  the  Presidential  Election  candidates.  The  overall model  accuracy  reached  88%.  Thus,  this  sentiment  analysis  provides  deeper insights into public perspectives on the Presidential Election candidates through social media, especially Twitter.
K ATA K UNCI
Analisis Sentimen
Pemilu
Random Forest

## Random Forest

## Text Mining

## K
ORESPONDENSI
E-mail: oktaviamimanullang30@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini,  perkembangan  teknologi  informasi  dan  komunikasi berlangsung  dengan  pesat.  Di  era  dinamis  seperti  sekarang, komunikasi  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan manusia. Internet memainkan peran penting dalam meningkatkan efisiensi dan fleksibilitas teknologi komunikasi, memungkinkan manusia  untuk  dengan  mudah  mengakses  informasi  yang dibutuhkan.  Akibatnya,  lingkungan  baru  terbentuk  di  mana manusia  berevolusi  menjadi  pencari  informasi  yang  handal. Informasi  yang  tersedia  juga  semakin  beragam,  baik  dalam konten  maupun  tautan  yang  menyertainya.  Hal  ini  mendorong banyak  orang  untuk  terus  mencari  informasi  yang  mereka perlukan secara tak henti di internet.
Pemilihan Presiden merupakan salah satu momen krusial dalam proses  demokrasi  suatu  negara,  di  mana  masyarakat  berperan aktif dalam menentukan pemimpin yang akan memimpin negara
selama periode tertentu. Dalam konteks politik modern, teknologi informasi  telah  memberikan  dampak  yang  signifikan  dalam mengubah cara masyarakat berinteraksi dan menyampaikan opini mereka  terkait  isu-isu  politik, termasuk  pemilihan Presiden  [1]. Media  sosial  merupakan  salah  satu  platform  utama  yang memfasilitasi  interaksi  dan  ekspresi  publik.  Di  era  digital  ini, Twitter telah menjadi salah satu media sosial paling populer yang memainkan  peran  penting  dalam  mendukung  komunikasi  dan berbagi informasi antara pengguna.
Twitter merupakan platform media sosial yang digunakan untuk menyampaikan berbagai opini, baik yang bersifat pribadi maupun publik.  Pengguna  Twitter  dapat  dengan  bebas  memposting pandangan  mereka,  dan  postingan  tersebut  dapat  diakses  oleh orang  lain  [2].  Tweet  adalah  istilah  yang  digunakan  untuk merujuk  pada  postingan pengguna  di  platform  Twitter.  Dengan banyaknya  jumlah  pengguna  Twitter,  platform  ini  dapat dimanfaatkan  untuk  memahami  sentimen  masyarakat  terkait calon  Presiden.  Penentuan  sentimen  negatif,  positif,  atau  netral
dari  tweet  dapat  dilakukan  secara  manual,  namun  melihat banyaknya jumlah pengguna, jumlah opini yang dihasilkan juga meningkat secara signifikan [3]. Sehingga memerlukan investasi waktu dan usaha yang semakin besar.
Dengan begitu banyaknya informasi dan pendapat yang tersebar di  media  sosial,  menganalisis  pandangan  masyarakat  terhadap calon  Pemilu  Presiden  telah  menjadi  semakin  menantang.  Oleh karena  itu,  dibutuhkan  pendekatan  analisis  yang  efektif  dan efisien dalam mengolah data teks yang dihasilkan oleh pengguna media sosial. Di sinilah analisis sentimen hadir sebagai alat yang kuat  untuk  mengidentifikasi  dan  mengklasifikasikan  sentimen masyarakat terhadap berbagai isu, termasuk pemilihan Presiden [4].
Penelitian  ini  berfokus  pada  penerapan  analisis  sentimen  untuk memprediksi  hasil  calon Pemilu  Presiden menggunakan  dua metode, yaitu Random Forest dan Lexion Based . Random Forest adalah  sebuah  metode  yang  berbasis  pada  teknik  ensemble learning, di mana sejumlah model pohon keputusan digabungkan untuk  mencapai  keputusan  klasifikasi  yang  lebih  akurat  dan stabil.  Sementara  itu ,  Lexion Based adalah  pendekatan berbasis leksikon,  di  mana  kamus  leksikon  yang  telah  dikurasi  secara manual  digunakan  untuk  mengaitkan  kata-kata  dalam  teks dengan sentimen tertentu [5].
Penelitian  analisis  sentimen  sebelumnya  telah  dilakukan  oleh Boma Bayu Baskoro, Irwan Susanto, dan Siti Khomsah. Dalam penelitian  tersebut,  mereka  menggunakan  data  komentar  dari pelanggan  hotel  di  Purwokerto  yang  diunduh  dari  situs tripadvisor.co.id  sebagai  sumber  datanya.  Metode  yang digunakan  untuk  analisis  melibatkan  Random  Forest  Classifier dan  TF-IDF  [6].  Dalam  tahap  preprocessing,  dilakukan normalisasi, stemming, dan penggunaan kata-kata stopword yang tidak  termasuk  dalam  library  sastrawi.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  akurasi  model  mencapai  87,23%.  Namun, tanpa proses  stemming,  akurasi model hanya  mencapai 87,01% [7].
Berdasarkan penjelasan di atas, penelitian ini akan menginvestigasi  bagaimana  analisis  sentimen  menggunakan metode  Random  Forest  untuk  memprediksi  pandangan masyarakat  terhadap  calon  presiden.  Sentimen  akan  dibagi menjadi  tiga  kelas:  positif,  negatif,  dan  netral  [8].  Data  untuk penelitian  ini  akan  diambil  dari  komentar  di  Twitter  dengan menggunakan Tweet Harvest, dan data teks tersebut akan melalui proses preprocessing sebelum dilakukan klasifikasi. Tujuan dari penelitian ini  adalah  untuk  mengungkap hasil  analisis  sentimen pada kelas-kelas sentimen tersebut dan memberikan pemahaman yang lebih mendalam dan obyektif tentang pandangan dan sikap masyarakat terhadap calon Pemilu Presiden dengan menggunakan  teknologi  analisis  sentimen.  Hasil  dari  penelitian diharapkan  dapat  memberikan  sumbangan  yang  berharga  bagi praktisi  politik,  kandidat,  dan  partai  politik  dalam  merumuskan strategi  kampanye  yang  lebih  efektif  dan  responsif  terhadap aspirasi masyarakat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pemilihan Umum (Pemilu)
Pemilihan umum (Pemilu) adalah sebuah proses untuk memilih seseorang  yang  akan  mengisi  jabatan  politik  tertentu.  Jabatan tersebut memiliki beragam tingkatan, mulai dari jabatan presiden atau  eksekutif,  wakil  rakyat  atau  legislatif  di  berbagai  tingkat pemerintahan, hingga kepala desa. Pemilu merupakan salah satu cara  untuk  mempengaruhi  rakyat  secara  persuasif  tanpa memaksa,  melalui  berbagai  kegiatan  seperti  retorika,  hubungan publik, komunikasi massa, lobi, dan kegiatan lainnya  [9].
Pemilihan  umum  dianggap  sebagai  bagian  penting  dari  proses kenegaraan.  Dalam  pelaksanaannya,  terdapat  dua  manfaat  yang menjadi  tujuan  dan  sasaran  langsung,  yaitu  pembentukan  dan pemupukan kekuasaan yang sah (otoritas) serta mencapai tingkat keterwakilan  politik  yang  tinggi  (political  representativeness) [10].
Ada beberapa model penyelenggaraan pemilu, di antaranya:
• Model Pemilihan Umum Legislatif
• Model Pemilihan Umum Presiden dan Wakil Presiden
• Model Pemilihan Umum Kepala Daerah
2.2 Text Mining
Text  mining  merupakan  suatu teknik  atau  metode  analisis  yang digunakan untuk menggali dan mengekstraksi informasi berharga dari jumlah besar teks atau dokumen. Dalam teknik ini, algoritma dan  pendekatan  statistik  digunakan  untuk  memproses, mengorganisasi,  dan  menyajikan  data  teks  dalam  bentuk  yang dapat  dimengerti  dan  dianalisis  oleh  manusia  atau  sistem komputer.  Selain  itu,  text  mining  juga  dikenal  sebagai  data mining teks atau penemuan pengetahuan dari database tekstual. Berdasarkan  definisi  dari  buku  "The  Text  Mining  Handbook," text  mining bisa  diartikan  sebagai  suatu proses  dimana  seorang pengguna berinteraksi dengan sekumpulan dokumen menggunakan  alat  analisis  yang  merupakan  komponen- komponen dari data mining [11].

## Gambar 1. Proses Text Mining
Analisis  sentimen  adalah  suatu  proses  dalam  text  mining  yang menggunakan  algoritma  data  mining  untuk  mengklasifikasikan data  tidak  terstruktur  dan  menghasilkan  informasi  mengenai sentimen  secara  efisien.  Tujuan  dari  text  mining  adalah  untuk mendapatkan  informasi  yang  berharga  dari  sekumpulan dokumen.  Oleh  karena  itu,  sumber  data  yang  digunakan  dalam text  mining  berupa  teks  yang  tidak  terstruktur  atau  setidaknya semi  terstruktur.  Beberapa  tugas  khusus  yang  dilakukan  dalam text  mining  antara  lain  adalah  pengkategorisasian  dan pengelompokkan  teks  [12].    Dalam  memberikan  solusi,  text mining  mengadopsi  dan  mengembangkan  berbagai  teknik  dari bidang lain, seperti Data Mining, Information Retrieval, Statistik
dan Matematik, Machine Learning, Linguistik, Natural Language Processing,  dan  Visualisasi.  Kegiatan  riset  dalam  text  mining meliputi  ekstraksi  dan  penyimpanan  teks,  preprocessing  konten teks,  pengumpulan  data  statistik,  serta  indexing  dan  analisis sentimen.

## 2.3 Analisis Sentimen
Analisis  sentimen  adalah  sebuah  teknik  atau  proses  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  dan  mengidentifikasi  sentimen, perasaan,  atau  emosi  yang  terkandung  dalam  teks,  seperti dokumen, artikel, ulasan, atau pesan media sosial [5].
Tujuan  dari  analisis  sentimen  adalah  untuk  memahami  dan mengukur reaksi emosional atau pendapat orang terhadap suatu topik,  produk,  layanan,  atau  peristiwa  tertentu.  Data  yang  telah terkumpul  akan  diolah  melalui  analisis  agar  dapat  memperoleh pandangan yang mendalam sehingga kesimpulan dapat diambil. Hasil  analisis  sentimen  dapat  berupa  sentimen  positif,  negatif, atau netral [13].
Analisis Sentimen dapat dibagi menjadi 3 level, yaitu [14]:
a) Level  Dokumen:  Pada  level  ini,  analisis  sentimen bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  keseluruhan dokumen  ke  dalam  kelas  positif,  netral,  atau  negatif (Schneider, 2005).
b) Level  Kalimat:  Pada  level  ini,  analisis  sentimen bertujuan  untuk  menentukan  sentimen  positif  atau negatif dari suatu kalimat dengan mempertimbangkan susunan kata dalam kalimat tersebut.
c) Level  Aspek:  Pada  level  ini,  analisis  sentimen bertujuan untuk menentukan sentimen positif, negatif, atau netral berdasarkan atribut dari suatu entitas. Dalam penelitian ini, level aspek diterapkan untuk mengkategorikan  ulasan  sesuai  dengan  aspek  yang telah ditentukan.

## 2.4 Twitter
Twitter  adalah  platform  jejaring  sosial  yang  memungkinkan penggunanya mengirim dan membaca pesan berbasis teks hingga 140  karakter.  Popularitas  Twitter  yang  tinggi  membuatnya digunakan  untuk  berbagai  keperluan  dalam  berbagai  aspek, seperti  sarana  protes,  kampanye  politik,  pembelajaran,  dan komunikasi  darurat.  API  (Application  Programming  Interface) merupakan  metode  yang  memungkinkan  program  komputer "berbicara" satu sama lain, memungkinkan mereka untuk saling meminta  dan  menyajikan  informasi.  Hal  ini  terjadi  dengan memperbolehkan aplikasi perangkat lunak untuk mengakses apa yang disebut sebagai "endpoint," yaitu alamat yang terkait dengan informasi  jenis  tertentu  yang  disediakan  (endpoint  umumnya unik, seperti nomor telepon) [15].
Twitter memungkinkan akses ke bagian dari layanannya melalui API,  yang  memungkinkan  orang  untuk  membangun  perangkat lunak  yang  terintegrasi  dengan  Twitter,  seperti  solusi  untuk membantu perusahaan dalam merespons umpan balik pelanggan di  Twitter.  Data  dari  Twitter  memiliki  perbedaan  dengan  data yang dibagikan oleh kebanyakan platform sosial lain karena data tersebut  mencerminkan  informasi  yang  dipilih  pengguna  untuk dibagikan  ke  publik  [16].  Platform  API  Twitter  menyediakan
akses luas ke data Twitter publik yang telah dipilih oleh pengguna untuk dibagikan ke seluruh dunia.

## 2.5 Random Forest
Random Forest merupakan pengembangan dari metode Decision Tree  yang  menggunakan  beberapa  Decision  Tree.  Setiap Decision Tree dilatih menggunakan sampel individu, dan setiap atribut  dipilih  secara  acak  pada  setiap  pohon  yang  dibentuk. Random  Forest  memiliki  beberapa  kelebihan,  termasuk kemampuannya  untuk  meningkatkan  akurasi hasil jika  ada data yang hilang, serta ketahanan terhadap outlier dan efisiensi dalam penyimpanan  data.  Selain  itu,  Random  Forest  juga  memiliki proses  seleksi  fitur  yang  mampu  mengambil  fitur  terbaik sehingga  dapat  meningkatkan  kinerja  model  klasifikasi  [17]. Dengan  adanya  seleksi  fitur  ini,  Random  Forest  dapat  efektif bekerja pada big data dengan parameter yang kompleks.
Proses  pembentukan  Random  Forest  dapat  dilakukan  dengan langkah-langkah berikut [17]:
a. Mengambil sampel bootstrap sebanyak n-tree dari data.
b. Membangun  pohon  untuk  setiap  sampel  bootstrap. Pada setiap simpul pohon, secara acak dipilih variabel untuk dipisahkan, dan pohon dibiarkan tumbuh hingga setiap  node  terminal  memiliki  ukuran  kasus  yang memadai.
c. Informasi  dari  masing-masing  pohon  dalam  n-tree diagregasikan  untuk  memprediksi  data  baru,  seperti melalui pemilihan mayoritas untuk klasifikasi.
d. Menghitung  tingkat  kesalahan  out-of-bag  (OOB) dengan menggunakan data yang tidak termasuk dalam sampel bootstrap.
2.6 Lexicon Based
Lexicon-Based (berbasis leksikon) merupakan salah satu metode dalam analisis sentimen yang menggunakan kamus leksikon yang telah  dikurasi  secara  manual.  Kamus  leksikon  ini  berisi  daftar kata-kata  atau  frasa  yang  memiliki  hubungan  dengan  sentimen tertentu, seperti positif, negatif, atau netral [18]. Setiap kata atau frase dalam kamus diberi label sentimen yang sesuai.
Lexicon Based adalah fitur kata yang memiliki sentimen positif atau  negatif  berdasarkan  kamus  atau  lexicon.  Proses  pelabelan data  dilakukan  oleh  kamus  Lexicon  Based  dengan  menghitung skor  sentimen.  Setelah  kata-kata  yang  mengandung  sentimen positif,  negatif,  dan  netral  diidentifikasi  dalam  sebuah  kalimat, langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  setiap  kata  yang mengandung  sentimen  dalam  kalimat  tersebut,  dengan menjumlahkan  nilai  opini.  Jumlah  nilai  opini  untuk  sentimen positif  bernilai  1  atau  lebih,  sedangkan  kata-kata  yang  netral dalam  kalimat  diberi  nilai  =  0,  dan  sebaliknya,  untuk  kata-kata yang mengandung sentimen negatif dalam kalimat diberi nilai = -1 atau lebih [19].
2.7 Confusion matrix
Confusion Matrix (Matriks Konfusi) adalah tabel yang digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja  dari  suatu  sistem  klasifikasi  atau model  prediksi [20].  Matriks  ini  memungkinkan  kita  untuk melihat seberapa baik model tersebut melakukan klasifikasi pada
set  data  uji  dengan  membandingkan  hasil  prediksi  dengan  nilai sebenarnya.
Tabel 1. Confusion Matrix S k o r P er k ir aa n Skor Terkini (P o si ti v e) (Positive) (Negative) TP FP (N eg at ive ) FN TN
Keterangan pada tabel 1 terdapat empat nilai yang dikeluarkan yaitu :
a. True Positive (TP) adalah jumlah data positif yang diklasifikasikan dengan benar sebagai nilai positif.
b. False Negative adalah jumlah data negatif yang salah diklasifikasikan sebagai nilai positif.
c. False Positive adalah jumlah data positif yang salah diklasifikasikan sebagai nilai negatif.
d. True Negative (TN) adalah jumlah data negatif yang diklasifikasikan dengan benar sebagai nilai negatif.

## 3. METODOLOGI
Penelitian dilaksanakan pada tanggal 15 Juni 2023 terhadap memprediksi  pemilu  calon  presiden  menggunakan  bahasa pemrograman  Python.  Metode  yang  diimplementasikan  dalam penelitian  ini  adalah  Random  Forest  dan  Lexicon  Based,  yang merupakan  metode  yang  umum  digunakan  dalam  penelitian terkait data mining. Penelitian ini mengikuti lima tahapan utama dalam  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD),  yaitu  data selection,  preprocessing,  transformation,  data  mining,  dan evaluation. Berikut adalah alur penelitian yang dilakukan.

## Gambar 2. Alur Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Dataset  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah kumpulan  tweet  publik  dalam  bahasa  Indonesia  atau  data ekstraksi  yang  diperoleh  dari  pencarian  percakapan  seseorang terhadap akun resmi calon tokoh politik yang akan mencalonkan diri  sebagai  calon  presiden  Indonesia  pada  masa  yang  akan datang,  scraping  atau  crawl  data  twitter  yang  dilakukan menggunakan   tweet-harvest.  Beberapa  account  resmi  yang diambil diantaranya, @Prabowo (Prabowo Subianto),
@aniesbaswedan  (Anies  Baswedan),  @ganjarpranowo  (Ganjar Pranowo).  Dataset  diperoleh  melalui  proses  streaming  dengan memanfaatkan  API  Twitter,  dan  selanjutnya  disimpan  dalam bentuk database.

## 3.2 Labeling Data
Dengan  menggunakan  data  Twitter  yang  telah  dikumpulkan, peneliti  melakukan  tahap  pelabelan  manual  untuk  menentukan label  negatif  atau  positif.  Ahli  Bahasa  turut  membantu  dalam proses pelabelan data ini [21].

## 3.3 Text Preprocessing
Text Pre-processing data adalah langkah untuk menyediakan data yang  sudah  diproses  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  telah ditetapkan. Pada tahap pre-processing ini, data akan diolah secara bertahap  agar  menjadi  lebih  mudah  diproses  oleh  sistem. Preprocessing  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan  alat RapidMiner.  Selanjutnya,  tahap  yang  dilakukan  dalam preprocessing yaitu [22]:
a. Cleaning ,  merupakan  proses  penghapusan  kata-kata yang tidak relevan seperti URL, hashtag, username, dan data duplikat.
b. Case Folding , adalah langkah untuk mengubah seluruh huruf pada kalimat menjadi huruf kecil.
c. Tokenization ,  merupakan  tahap  memisahkan  kalimat menjadi  kumpulan  kata-kata.  Setiap  kalimat  dipisah menjadi  kata-kata  individual  dan  menghilangkan simbol dan angka.
d. Normalization ,  adalah  proses  menyesuaikan  kata-kata yang tidak sesuai atau tidak baku menjadi bentuk kata
baku  berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia (KBBI), seperti kata-kata singkatan.
e. Stopword , yaitu proses untuk menghilangkan kata-kata yang  tidak  memiliki  makna  atau  kata-kata  sambung. Proses  stopword  menggunakan  kamus  stopword yang didapat dari hasil penelitian serta kamus stopword yang telah dibuat berdasarkan temuan kata pada dataset yang dimiliki, kemudian gabungkan menjadi satu file.
f. Stemming ,  adalah  langkah  untuk  mengubah  kata-kata berimbuhan  menjadi  bentuk  dasarnya.  Proses  ini dilakukan menggunakan kamus yang dibuat
berdasarkan temuan kata pada dataset dan berdasarkan KBBI.

## 3.4 Metode Lexicon Based
Metode Lexicon Based merupakan salah satu teknik analisis teks yang  menggunakan  kamus  atau  daftar  kata-kata  (lexicon)  yang sudah  dipilih  dan  diberi  nilai  sentimen  atau  emosi  tertentu. Metode  tersebut  digunakan  untuk  mengidentifikasi  dan mengevaluasi sentimen atau emosi yang terkandung dalam teks, seperti dokumen, tweet, atau ulasan [19].
Berikut adalah langkah-langkah umum dalam penerapan metode Lexicon Based:
a. Kamus Sentimen (Sentiment Lexicon)
b. Pra-pemrosesan Teks
c. Pencocokan Kata dengan Kamus Sentimen
d. Perhitungan Skor Sentimen
e. Agregasi Skor Sentimen
VADER  (Valence  Aware  Dictionary  and  Sentiment  Reasoner) adalah sebuah metode analisis berbasis lexicon. Metode VADER menganalisis teks berdasarkan lexicon (suatu perpustakaan kata- kata)  yang  menghasilkan  klasifikasi  sentimen  berupa  positif, negatif,  dan  netral,  ditambah  dengan  skor  total  atau  compound score.  Kamus  lexicon  yang  digunakan  oleh  VADER  disebut Vader  Sentiment  Lexicon,  yang  berisi  7.500  token  yang mencakup  kata-kata  bahasa  Inggris,  emoticon,  akronim,  dan inisial yang terkait dengan sentimen.
3.5 Random Forest
Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  pengklasifikasian  dan regresi  adalah  Random  Forest.  Metode  Random  Forest merupakan  sebuah  ensemble  (kumpulan)  metode  pembelajaran yang menggunakan pohon keputusan sebagai base classifier yang dibangun  dan  dikombinasikan.  Beberapa  aspek  penting  dalam metode Random Forest antara lain melakukan bootstrap sampling untuk  membangun  pohon  prediksi,  masing-masing  pohon keputusan  memprediksi  dengan  prediktor  acak,  dan  Random Forest  sendiri  melakukan  prediksi  dengan  mengkombinasikan hasil  dari  setiap  pohon  keputusan  melalui  majority  vote  untuk klasifikasi dan rata-rata untuk regresi [17].
Random  Forest  dapat  dibangun  menggunakan  metode  bagging dengan  pemilihan  atribut  acak.  Selain  itu,  metode  CART (Classification  and  Regression  Tree)  dapat  digunakan  untuk menumbuhkan  pohon  keputusan,  dimana  pohon  keputusan tersebut  dibiarkan  tumbuh  hingga  mencapai  ukuran  maksimum dan  tidak  akan  dipangkas,  sehingga  menghasilkan  kumpulan pohon yang disebut forest [14].
3.6 Pengujian
Pada tahap Pengujian ini, peneliti akan menentukan nilai akurasi dari  data  Twitter  sebanyak  3862  data.  Melalui  metode  Lexicon Based  dan  Random  Forest,  keseluruhan  data  tersebut  akan diklasifikasikan untuk mendapatkan hasil analisis sentimen. Hasil dari pengujian yang mencakup data yang diklasifikasikan dengan benar dan yang diklasifikasikan dengan salah akan direpresentasikan  dalam  sebuah  tabel  yang  disebut  Confusion Matrix.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Data  tweet  diperoleh  dari  media  sosial  Twitter  dengan menggunakan  kata  kunci  pencarian  seperti  #calonpresiden, #prabowo,  #anies,  dan  #ganjar.  Data  tersebut  merupakan  tweet berbahasa  Indonesia  yang  diunduh  dari  Twitter,  dengan  total jumlah data sebanyak 3862 tweet. Setelah itu, data tersebut akan disimpan ke dalam database dengan format csv.
Gambar 3. Dataset
Datasetnya  disimpan  dalam  format  CSV.  Dataset  berisi Tweet dan  Author. Selanjutnya  adalah  tahap preprocessing adalah proses  persiapan  data  sebelum  diaplikasikan  pada  model  atau algoritma machine learning. Tujuannya adalah untuk membersihkan,  mengubah  format,  dan  mempersipakan  data mentah  agar  lebih  cocok  untuk  analisis  pemodelan.  Tahap preprocessing  melibatkan  langkah-langkah  seperti  pembersihan data,  tranformasi  data,  penghapusan  duplikat,  normalisasi, encoding,  kategori,  reduksi  dimensi,  dan  penghapusan  fitur irrelevant.
Tabel 2. Preprocessing No Sebelum preprocessing Sesudah preprocessing Candidat 1. Sulsel siap dukung prabowo sulsel siap dukung prabowo
Prabowo 2. Dari  tiga  calon Anis terbaik cerdas dan berprestasi dunia luar mengakuinya dari  tiga  calon Anis terbaik cerdas dan berprestasi dunia luar mengakuinya
Anis
3. GANJAR SEMAKIN  DI DEPAN presiden 2024....... ganjar  semakin di depan
presiden 2024 Ganjar

## 4.1.1 Cleaning
Pada  proses  ini,  pesan  teks  pada  dataset  dijalani  pembersihan untuk  menghilangkan  teks  yang  tidak  diinginkan,  seperti  URL atau tautan, username atau mentions, dan hashtag.
Tabel 3. Cleaning

## Sebelum
@hagoapk6118  emang beda banget.sekarang PENDUKUNG pak Prabowo  bener2  mencerminkan  kedamaian  dan  kerukuna  sesama bangsa Indonesia biarpun beda pilihan
Sesudah emang beda  banget.sekarang  PENDUKUNG  pak  Prabowo bener2 mencerminkan kedamaian dan kerukuna  sesama bangsa  Indonesia biarpun beda pilihan

## 4.1.2 Case Folding
Pada tahap ini, dataset yang telah dibersihkan sebelumnya akan dilakukan langkah untuk mengubah semua huruf menjadi huruf kecil (lower case).

## Tabel 4. Case Folding

## Sebelum
Kalau  saya  prabowo  atau  anies  presiden  bagus,  tapi  ganjar  no ngomong  gaya  megawati,  mega  jadi  presiden  bukan  pihan rakyat, karena pak gusdur, sby end jokowi karena rakyat.

## Sesudah
kalau  saya  prabowo  atau  anies  presiden  bagus,  tapi  ganjar  no ngomong  gaya  megawati,  mega  jadi  presiden  bukan  pihan rakyat, karena pak gusdur, sby end jokowi karena rakyat.

## 4.1.3 Normalization
Selanjutnya, tahap normalization dilakukan untuk menyesuaikan kata-kata  yang  tidak  sesuai  berdasarkan  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI),  seperti  kata-kata  singkatan.  Proses  ini menggunakan  operator  dari  RapidMiner  dan  kamus,  serta mengelola  dataset  dengan  melakukan  normalisasi  kata-kata singkatan dan kata-kata gaul.
Tabel 5. Normalization
Sebelum
Saya akan pilih prabowo krna misi parbowo ingin membangkitkan mrnjadikan  pertanian  salah  satu  kekuatan  senjata  indonesia bersaing  di  ekonomi  dunia  bila  prabowo  terpilih  semoga  tepat janji.

## Sesudah
Saya  akan  pilih  prabowo  karena  misi  parbowo  ingin membangkitkan  menjadikan  pertanian  salah  satu  kekuatan senjata  indonesia  bersaing  di  ekonomi  dunia  bila  prabowo terpilih semoga tepat janji.

## 4.1.4 Tokenize
Kemudian,  dilanjutkan  dengan  tahap  tokenize, di  mana  kalimat akan dipisah menjadi kata-kata individual dan simbol serta angka akan dihilangkan.
Gambar 4. Tokenize

## 4.1.5 Stopword
Untuk  pada  tahap  stopword,  dataset  akan  mengalami  proses pemfilteran  kata  yang  tidak  memiliki  makna,  seperti  kata sambung.  Langkah  ini  menggunakan  operator  stopword  yang tersedia  di  RapidMiner  dan  kamus.  Kamus  yang  digunakan merupakan  gabungan  dari  kamus  stopword  hasil  penelitian  dan kamus yang dibuat oleh peneliti berdasarkan temuan kata tanpa makna dari dataset, dengan format berupa file ".txt".

## Tabel 6. Contoh Stopword

## Sebelum
Lombok  selalu  dukung  prabowo,  walau  ada  Dr.  TGB. Muhammad Zainul Majdi dipihak ganjar, lombok tetap dukung prabowo.

## Sesudah
Lombok selalu dukung prabowo, ada Dr. TGB. Muhammad Zainul Majdi dipihak ganjar, lombok tetap dukung prabowo.

## 4.2. Labeling
Labeling  data  yang  tepat  dan  akurat  sangat  penting  untuk menciptakan  model  pembelajaran  mesin  yang  efektif  dan
memiliki  performa  yang  baik  dalam  memprediksi  atau mengklasifikasikan  data  baru.  Setelah  proses  preprocessing selesai, langkah selanjutnya adalah melakukan pelabelan dengan menggunakan metode Lexicon based dan Random Forest dengan memanfaatkan  library  vader  sentiment.  Untuk  mendapatkan pelabelan yang sesuai yaitu dengan cara menghitung akurasi dari lexicon  based dan  melakukan  pelabelan  sentimen  pada  setiap teks,  yang  mana  dengan  cara  melihat  kata  mana  yang  positif, negatif, dan netral pada data yang sudah ada.
Gambar 4. Labeling

## 4.3 Topic Modelling
Topic modelling sangat bermanfaat dalam mengenali pola, tren, dan wawasan yang terkandung dalam dataset teks yang besar dan rumit. Dengan mengelompokkan dokumen ke dalam topik- topik yang saling terkait, topic modelling memungkinkan analis untuk melakukan eksplorasi dan pemahaman terhadap data teks yang kompleks dengan lebih efisien dan efektif [23].
Di samping analisis sentimen, penelitian ini juga melibatkan analisis  mengenai  topic  modelling.  Selanjutnya,  untuk  melihat topik-topik  apa  saja  yang  menjadi  bahasan  pada  pencarian, digunakan metode wordcloud. Topic Modelling merupakan suatu teknik dalam analisis teks yang bertujuan untuk mengidentifikasi dan  menemukan  pola  topik  atau  tema  yang  tersembunyi  dalam kumpulan  besar  dokumen  atau  teks.  Tujuan  utama  dari  topic modelling  yaitu  untuk  mengelompokkan  dokumen  yang  serupa berdasarkan konten mereka dan mengidentifikasi kata-kata kunci atau topik utama yang muncul dalam setiap kelompok tersebut.
Gambar 5. Wordcloud Positif LB

## Gambar 6. Wordcloud Negatif LB

## Gambar 7. Wordcloud Netral LB
Dari  hasil  gambar  diatas  menggunakan  Lexicon  Based  yang terdapat  gambar  pertama  Wordcloud  Positif  yang  mana  ini menunjukan kata positif dari data, lalu gambar kedua Wordcloud Negatif ini menunjukan kata negatif apa saja yang ada pada data, dan  gambar  terakhir  Wordcloud  Netral  menunjukan  kata  netral pada data yang sudah ada.
Gambar 8. Wordcloud Positif RF
Gambar 9. Wordcloud Negatif RF

## Gambar 10. Wordcloud Netral RF
Dari  hasil  gambar  diatas  menggunakan  Lexicon  Based  yang terdapat  gambar  pertama  Wordcloud  Positif  yang  mana  ini menunjukan kata positif dari data, lalu gambar kedua Wordcloud Negatif ini menunjukan kata negatif apa saja yang ada pada data, dan  gambar  terakhir  Wordcloud  Netral  menunjukan  kata  netral pada data yang sudah ada.

## 4.3. Analysis Distribusi Data Sesuai Dengan Kandidat Calon Presiden
Pada  tahap  ini  kita  melakukan  proses  menganalisis  dan memvisualisasikan  data  yang  berkaitan  dengan  dukungan  atau preferensi pemilih terhadap calon presiden tertentu. Tujuan dari analisis  ini  adalah  untuk  memahami  sebaran  atau  pola  dari dukungan  pemilih  terhadap  masing-masing  kandidat  calon presiden.  Analisis  distribusi  data  sesuai  dengan  kandidat  calon presiden  merupakan  salah  satu  aspek  penting  dalam  pemilihan umum  atau  proses  pemilihan  kepala  negara.  Hasil  analisis  ini dapat membantu pemilih, analis politik, dan calon presiden dalam memahami  pola  dukungan  pemilih  dan  merancang  strategi kampanye yang lebih efektif.

## Tabel 7. Analisis Sentimen
No Kandidat Positif Negatif 1. Prabowo 1108 968 2. Anis 304 1754 3. Ganjar 628 1439
Pada  gambar  dibawah  ini  menunjukan bahwa  dalam  persentase yang dilakukan peneliti memiliki 57,7% yang memilih dan 42,3% yang golput.

## Gambar 8. Visualisasi Pie Chart
Kemudian peneliti melakukan Visualisasi Data Sentimen dengan menggunakan  Bar  plot  untuk  mengetahui  siapa  kandidat  calon presiden yang dipilih oleh masyarakat atau netizen pada pemilu 2024 mendatang.

## Gambar 10. Analisis Sentimen
Dari  hasil  analisis  sentiment  tersebut  terdapat  data  sebanyak 57.6% masayarak memilih kandidat nya dan 42.4% masyarakat tidak mendukung kandidat satu pun, dengan demikian dukungan terbanyak yang terdapat pada data tersebut adalah untuk prabowo kemudian anies baswedan, dan posisi terkahir adalah ganjar.

## 4.4. Pengujian Menggunakan Confusion Matrix
Pada  tahap  pemodelan  klasifikasi,  digunakan  80%  data  untuk training  dan  20%  data  untuk  testing  dengan  metode  random forest. Hasil klasifikasi menggunakan metode random forest akan digunakan untuk mengukur performa atau kinerja model dengan menggunakan  confusion  matrix,  yang  merupakan  hasil  dari transformasi data review menjadi data numerik.

## Gambar 11. Confusion Matrix Lexicon Based
Terdiri  dari  3  kelas:  "negatif",  "positif",  dan  "netral".  Diagonal utama  dari  tabel  tersebut  menunjukkan  jumlah  data  yang diprediksi dengan benar untuk setiap kelas. Misalnya, terdapat 12 data  yang  sebenarnya  "positif  dan  diprediksi  dengan  benar sebagai  "positif",  327  data  yang  sebenarnya  "netral"  dan diprediksi  dengan  benar  sebagai  "netral",  dan  394  data  yang sebenarnya  "negatif"  dan  diprediksi  dengan  benar  sebagai "negatif".
Accuracy Random Forest : 0.9456662354463131 Confusion Matrix: Classification Report:

## Gambar 12. Confusion Matrix Random Forest
Dalam  kasus  ini,  terdapat  beberapa  kesalahan  prediksi  yang terlihat  dari  nilai di  luar  diagonal  utama.  Misalnya,  terdapat  10 data yang sebenarnya "negatif", namun salah diprediksi sebagai "positif". Terdapat pula 17 data yang sebenarnya "positif", namun salah  diprediksi  sebagai  "negatif".  Demikian  pula,  ada  5  data yang  sebenarnya  "netral",  namun  salah  diprediksi  sebagai "negatif", dan seterusnya.

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil yang diperoleh menggunakan metode Lexicon Based dan  Random  Forest,  berikut  adalah  kesimpulan  dan  saran  yang dapat diambil:
1. Metode  Random  Forest  menunjukkan  tingkat  akurasi yang tinggi, dengan nilai akurasi mencapai 94%.
2. Dalam  penelitian  ini,  dua  metode  yang  digunakan untuk  analisis  sentimen  adalah  Random  Forest  dan Lexicon  Based.  Random  Forest  adalah  salah  satu algoritma  pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk tugas  klasifikasi,  sementara  Lexicon  Based  adalah teknik yang menggunakan kamus atau daftar kata-kata dengan  nilai  sentimen  untuk  mengidentifikasi  emosi dalam teks.
3. Sistem  hasil  dari  analisis  sentiment  memprediksi kandidat calon presiden sudah tepat dan sesuai dengan sentiment.
4. Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  pada  dataset kumpulan  opini  pengguna  Twitter  tentang  calon presiden,  dapat  disimpulkan  dari  hasil  perbandingan penerapan metode Lexicon Based dan Random Forest pada  analisis  sentimen  bahwa  Lexicon  Based menghasilkan  tingkat  sentimen  negatif  sebesar  48%, sentimen  positif  sebesar  96%,  dan  sentimen  netral sebesar  97%,  dengan  akurasi  total  model  mencapai 88%.
Sedangkan menggunakan Random Forest pada analisis sentiment  dapat  disimpulkan  bahwa  model  memiliki performa  yang  sangat  baik  dalam  mengenali  data dengan sentimen "negatif" (Precision, Recall, dan F1- Score untuk kelas "negatif" mendekati 1.00).
5. Lexicon based Cenderung tidak akurat untuk teks yang mengandung  banyak  kalimat  majemuk  atau  kalimat yang  ambigu  secara  sentimen.  Sedangkan  Random Forest  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  stabil  dan generalisasi  yang  lebih  baik,  tetapi  masih  memiliki ruang  untuk  peningkatan  dalam  mengklasifikasikan sampel pada kelas "negatif".

## DAFTAR PUSTAKA
[1] U.  Rauta,  “Menggagas  Pemilihan  Presiden  yang Demokratis dan Aspiratif,” J. Konstitusi , vol. 11, no. 3, p. 600, 2016, doi: 10.31078/jk11310.
[2] F. F. Sultan and Silviana Purwanti, “Pembentukan Opini Publik  Pada  Akun  Twitter  Pribadi  Novel  Baswedan,” eJournal  lmu  Komunikasi,  2022,  10  155-164  ISNN 2502-597X ISNN
2502-5961 ejournal.ip.fisip-
unmul.org © Copyr. 2022 , vol. 10, no. 4, pp. 155–164, 2022.
[3] R. Vindua and A. U. Zailani, “Analisis Sentimen Pemilu Indonesia  Tahun  2024  Dari  Media  Sosial  Twitter Menggunakan  Python,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) ,  vol.  10,  no.  2,  p.  479,  Apr.  2023,  doi: 10.30865/jurikom.v10i2.5945.
[4] C.  Juditha,  “Political  Marketing dan  Media  Sosial,” J. Stud.  Komun.  dan  Media ,  vol.  19,  no.  2,  pp.  225–242, 2015.
[5] P.  A.  Permatasari,  L.  Linawati,  and  L.  Jasa,  “Survei Tentang  Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial,” Maj. Ilm.  Teknol.  Elektro ,  vol.  20,  no.  2,  p.  177,  2021,  doi: 10.24843/mite.2021.v20i02.p01.
[6] B.  Bayu  Baskoro et al. , “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel  di  Purwokerto  Menggunakan  Metode  Random Forest  dan  TF-IDF  (Studi  Kasus:  Ulasan  Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR),” Inista ,  vol. 3, no. 2, pp. 021–029, 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3.
[7] F.  A.  Larasati,  D.  E.  Ratnawati,  and  B.  T.  Hanggara, “Analisis  Sentimen  Ulasan  Aplikasi  Dana  dengan Metode Random Forest,” … Teknol. Inf. dan … , vol. 6, no. 9, pp. 4305–4313, 2022, [Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id
[8] C. P. Yanti, N. W. E. Agustini, and ..., “Perbandingan Metode  K-NN  Dan  Metode  Random  Forest  Untuk Analisis  Sentimen  pada  Tweet  Isu  Minyak  Goreng  di Indonesia,” J. Media … , vol. 7, no. April, pp. 756–765, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5900.
[9] A. B. Azed, “Sistem Pemilihan Umum di Indonesia,” J. Huk. dan Pembang. , vol. 17, no. 2, pp. 170–180, 1987.
[10] A.  E.  Subiyanto,  “Pemilihan  Umum  Serentak  yang Berintegritas sebagai Pembaruan Demokrasi Indonesia,” J.  Konstitusi ,  vol.  17,  no.  2,  p.  355,  2020,  doi: 10.31078/jk1726.
[11] A.  Firdaus  and  W.  I.  Firdaus,  “Text  Mining  Dan  Pola Algoritma  Dalam  Penyelesaian  Masalah  Informasi : (Sebuah  Ulasan),” J.  JUPITER ,  vol.  13,  no.  1,  p.  66, 2021.
[12] F.  Nurhuda,  S.  W.  Sihwi,  and  A.  Doewes,  “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia  2014  berdasarkan  Opini  dari  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” vol. 2, no. 2, 2013.
[13] L.  Ardiani,  H.  Sujaini,  and  T.  Tursina,  “Implementasi Sentiment  Analysis  Tanggapan  Masyarakat  Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,” J.  Sist.  dan  Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi:
10.26418/justin.v8i2.36776.
[14] M. H. Chyntia, D. E. Ratnawati, and I. Arwani, “Analisis
Sentimen  berbasis  Aspek  terhadap  Ulasan  Hotel Tentrem Yogyakarta menggunakan Algoritma Random Forest  Classifier,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 6, no. 4, pp. 1702–1708, 2022, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[15] L.  I.  Ambronsius  and  A.  Rahman,  “Menganalisis Pengaruh  Platform  Twitter  Sebagai  Alat  Komunikasi Kpopers  dalam  Berspesialisasi  Penyebaran  Informasi Analyzing  the  Influence  of  the  Twitter  Platform  as  a Kpopers  Communication  Tool  in  Specializing  in Information Dissemination,” Pinisi J. Art, Humanit. Soc. Stud. , vol. 2, no. 6, pp. 234–240, 2022.
[16] M.  Hidayatullah et  al. ,  “Sentiment  Analysis  of  Police Performance  On  Twitter  Users  Using  Naïve  Bayes Method,” RISTEC  Res. Inf. Syst. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 113–125, 2021, doi: 10.31980/ristec.v2i2.1945.
[17] R. M. Awangga and N. H. Khonsa’, “Analisis Performa Algoritma Random Forest dan Naive Bayes Multinomial pada Dataset Ulasan Obat dan Ulasan Film,” InComTech J. Telekomun. dan Komput. , vol. 12, no. 1, p. 60, 2022, doi: 10.22441/incomtech.v12i1.14770.
[18] D. Winarso, Yanda Noor Yudha, and Syahril, “Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twiter Terhadap Isu Covid- 19 Menggunakan Metode Lexicon Based,” J. Fasilkom , vol. 11, no. 2, pp. 97–103, 2021, doi: 10.37859/jf.v11i2.2772.
[19] P. A. Sumitro, Rasiban, D. I. Mulyana, and W. Saputro, “Analisis  Sentimen  Terhadap  Vaksin  Covid-19  di Indonesia pada Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based,” J-ICOM - J. Inform. dan Teknol. Komput. , vol. 2,  no.  2,  pp.  50–56,  2021,  doi:  10.33059/j- icom.v2i2.4009.
[20] E.  V.  Tjahjadi  and  B.  Santoso,  “Klasifikasi  Malware Menggunakan Teknik Machine Learning,” J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 60–70, 2023.
[21] N.  Sari,  P.  Juana,  E.  Haerani,  F.  Syafria,  and  E. Budianita,  “Analisis  Sentimen  Tanggapan  Masyarakat Terhadap  Calon  Presiden  2024  Ridwan  Kamil Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” vol. 4, pp. 570–576, 2024, doi: 10.30865/json.v4i4.6168.
[22] B. Hakim, “Analisa Sentimen Data Text Preprocessing Pada  Data  Mining  Dengan  Menggunakan  Machine Learning,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 2, pp. 16–22, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i2.3000.
[23] A. Nurlayli and M. A. Nasichuddin, “Topik Modeling Penelitian  Dosen  Jptei  Uny  Pada  Google  Scholar Menggunakan  Latent  Dirichlet  Allocation,” Elinvo (Electronics, Informatics, Vocat. Educ. , vol. 4, no. 2, pp. 154–161, 2019, doi: 10.21831/elinvo.v4i2.28254.

## BIODATA PENULIS
Oktaviami Manullang Mahasiswi Pendidikan D4 Teknik Informatika Universitas Logistik dan Bisnis
Internasional Bandung.
Cahyo Prianto, S.Pd., M.T .,CDSP, SFPC.
Merupakan  Kasubag.  Akademik  dan  Akreditasi Program Studi Sarjana Terapan Teknik Informatika Sekaligus  Dosen Universitas Logistik dan Bisnis Internasional Bandung.
Nisa  Hanum  Harani,  S.Kom.,  M.T.,  CDSP, SFPC
Dosen  Program  Studi  Sarjana  Terapan  Teknik Informatika,  Universitas  Logistik  dan  Bisnis Internasional Bandung.