## Penerapan Naïve Bayes Classifier dalam Klasifikasi Sentimen Publik di Twitter terhadap Puan Maharani
Rizki Hidayat 1 , Muhammad Fikry 2 , Yusra 3* , Febi Yanto 4 , Eka Pandu Cynthia 5 12345 Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Jl. HR. Soebrantas No.Km.15, RW. 15, Simpang Baru, Pekanbaru, Indonesia.
1 11950115210@students.uin-suska.ac.id, 2 muhammad.fikry@uin-suska.ac.id, 3* yusra@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id, 5 eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id
Abstrak. Twitter adalah salah satu jejaring sosial terpopuler di Indonesia, dengan 18,45 juta pengguna aktif pada  tahun  2022.  Politisi  berpengaruh  Puan  Maharani  menjadi  topik  hangat  di  pesta  ulang  tahunnya  di tengah protes harga bahan bakar. Analisis sentimen dapat membantu memahami keseluruhan sentimen yang diungkapkan di Twitter tentang Puan Maharani. Dua jenis dataset yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu dataset  tidak  seimbang  (9000  tweet:  7800  positif,  1200  negatif)  dan  dataset  seimbang  (2400  tweet:  1200 positif,  1200  negatif).  Metode  Naive  Bayes  classifier  digunakan  untuk  klasifikasi  sentimen,  meliputi pengumpulan data, pelabelan, preprocessing, pembobotan TF-IDF, seleksi fitur, pembagian data, klasifikasi Naive Bayes, dan evaluasi dengan confusion matrix. Data dibagi dengan rasio 70:30, 80:20 dan 90:10 untuk data  latih  serta  data  uji.  Feature  selection  menggunakan  threshold  0,001.  Merujuk  hasil  penelitian  yang dilaksanakan, bisa disimpulkan bahwsanya analisis sentimen dapat menjadi alat yang efektif untuk memahami pendapat masyarakat khususnya netizen di platform Twitter terkait dengan persepsi terhadap Puan Maharani. Nilai akurasi tertinggi dari dataset tidak seimbang didapatkan yaitu sebesar 88.89% pada rasio pembagian data  latih  dan  data  uji  90:10  serta  akurasi  tertinggi  dari  dataset  seimbang  sebesar  81.0%  pada  rasio pembagian data 90:10.
Kata Kunci: Puan Maharani; Klasifikasi Sentimen; Naive Bayes Classifier; Twitter.
Abstract. Twitter is one of the most popular social networks in Indonesia, with 18.45 million active users by 2022. Influential politician Puan Maharani became a hot topic at her birthday party amidst fuel price protests. Sentiment analysis can help understand the overall sentiment expressed on Twitter about Puan Maharani. Two types of datasets were used in this study, namely an unbalanced dataset (9000 tweets: 7800  positive, 1200 negative) and a balanced dataset (2400 tweets: 1200 positive, 1200 negative). Naive Bayes classifier method is  used  for  sentiment  classification,  including  data  collection,  labeling,  preprocessing,  TF-IDF  weighting, feature selection, data division, Naive Bayes classification, and evaluation with confusion matrix. The data is divided into 70:30, 80:20 and 90:10 ratios for training and test data. Feature selection uses a threshold of 0.001. Based on the results of the research conducted, it can be  inferred that sentiment analysis can be an effective tool to understand the opinions of the public, especially netizens on the Twitter platform related to the perception of Puan Maharani. The highest accuracy value of the unbalanced dataset was obtained, which was 88.89% at a training and test data division ratio of 90:10 with the highest accuracy of the balanced dataset was 81.0% at a data division ratio of 90:10.
Keywords: Puan Maharani; Sentiment Classification; Naive Bayes Classifier; Twitter

## PENDAHULUAN
Puan  Maharani  ialah  politisi  yang  sangat  berpengaruh  di  Indonesia,  khususnya  di  partainya,  PDI Perjuangan. Selama karir politiknya, Puan telah menduduki  sejumlah jabatan penting, seperti Ketua Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) dan ketua Fraksi PDI Perjuangan. Selama masa jabatannya, ia sering diperhatikan oleh  media  dan  masyarakat,  terutama  terkait  dengan  keputusan  yang  dibuatnya.  Pemilihan  Puan  Maharani sebagai  subjek  penelitian  ini  dilatarbelakangi  oleh  peristiwa  menarik  saat  anggota  DPR  merayakan  ulang tahunnya di tengah demo kenaikan harga BBM, yang menjadi topik hangat dan menarik perhatian masyarakat, sebagaimana dilaporkan oleh CNN Indonesia."
Twitter  adalah  salah  satu  jejaring  sosial  terpopuler  di  Indonesia,  dengan  18,45  juta  pengguna  aktif pada  2022  menggunakan  platform  tersebut  untuk  beragam  informasi,  berdiskusi,  serta  menyampaikan
pendapat mereka mengenai topik lain, termasuk politik. Twitter memiliki tingkat pembaruan yang tinggi. Hal ini menyebabkan ketersediaan informasi yang tinggi di Twitter, menjadikan Twitter tempat yang baik untuk analisis sentimen. Gudang data Twitter sangat efektif untuk penelitian di bidang politik, pemasaran, dan sosial [1].
Analisis sentimen ialah teknik mengekstrak data pendapat, memahami, serta secara otomatis memproses data teks guna melihat perasaan dalam pendapat [2] . Analisis sentimen dapat menjadi alat yang efektif untuk memahami opini dan pendapat publik tentang Puan Maharani di Twitter. Analisis sentimen dapat memberikan gambaran  apakah tweet terkait  Puan  Maharani  memiliki  sentimen  positif  ataupun  negatif.  Hal  ini  dapat memberikan lebih banyak wawasan tentang bagaimana masyarakat bereaksi terhadap tindakan dan keputusan politik Puan Maharani.
Terdapat dua jenis pendekatan pada klasifikasi yakni Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Penelitian  ini  menggunakan Supervised  Learning ,  yang  menggunakan  algoritma  yang  menciptakan  fungsi yang memetakan input ke output yang dikehendaki. Pendekatan ini memiliki kemampuan untuk mengadaptasi dan mempraktikkan data pemodelan untuk tujuan serta konteks tertentu, namun membutuhkan data berlabel yang berpotensi mahal. [3].
Pada penelitian ini akan menerapkankan satu diantara sejumlah metode analisis sentimen masyarakat di Twitter  yaitu  Naïve  Bayes  Classifier.  Metode  Naive  Bayes  Classifier  ialah  metode  klasifikasi  yang  cukup sederhana namun cukup akurat untuk memprediksi kelas (dalam hal ini sentimen) suatu dokumen berdasarkan kemunculan  kata  tertentu  dalam  suatu  dokumen  [3].  Terbukti  dalam  sudi  yang  dilaksanakan  [4]    yang membandingakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier dengan  Support  Vector  Machine  (SVM ) dalam mengklasifikasikan  opini masyarakat  di Twitter perihal kondisi New  Normal di  Indonesia,  didapatkan  nilai akurasi dari Naïve Bayes Classifier jumlah 94,55% dan akurasi dari Support Vector Machine sebesar 76,50% pada rasio perbadingan 70:30 dan juga pada penelitian analisis sentimen yang dilakukan oleh [5] perihal opini terhadap PT PAL Indonesia di Twitter dengan metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree dan didapatkan nilai akurasi  dari  metode  Naïve  Bayes  melebihi  metode  lain  sebesar  84,04%.  Dengan  menggunakan  teknik klasifikasi sentimen Naive Bayes Classifier, dapat dilakukan analisis sentimen masyarakat di Twitter terkait Puan Maharani, baik terkait dengan kebijakan politik yang dilakukannya maupun terkait isu-isu dirinya sebagai seorang politikus.

## METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  melibatkan  9000  data  dengan  menerapkan  metode  Naive  Bayes Classifier, yang mencakup proses pengumpulan data, pelabelan data, preprocessing , pembobotan TF- IDF, seleksi fitur, pembagian data, klasifikasi Naive Bayes, serta evaluasi dengan confusion matrix . Tujuan dari penelitian ini ialah memberikan pemahaman yang lebih komprehensif mengenai persepsi masyarakat terhadap Puan Maharani serta membantu dalam menganalisis sentimen yang berkembang terhadap Puan Maharani. Berikut adalah gambar tahapan penelitian:
Gambar  1. Diagram Alur Penelitian
Pada gambar 1, terdapat alur atau tahap penelitian yang hendak dilaksanakan pada penelitian ini yakni klasifikasi sentiment dengan menerapkan metode Naïve Bayes Classifier.

## 2.1. Pengumpulan Data
Dalam rangka analisis ini, digunakan dataset yang terdiri dari 9000 data tweet yang diperoleh dari platform Twitter. Pengumpulan data dilaksanakan dengan memakai bahasa pemrograman Python dan eksekusi  dilakukan  melalui  Google  Colab.  Data  diambil  mulai  tanggal  30  April  2023  hingga  30 Oktober 2023.

## 2.2. Pelabelan Data
Proses pelabelan dilaksanakan secara manual dengan membaca tweet satu persatu lalu diberikan label positif atau negatif yang digunakan untuk melatih dan mengklasifikasikan data.

## 2.3. Preprocessing
Preprocessing adalah  serangkaian  langkah  yang  dilakukan  pada  teks  mentah  (dokumen, kalimat, atau kata-kata) untuk membersihkan, memformat, dan mengubah teks menjadi bentuk yang lebih terstruktur. Dengan Text Preprocessing , dapat menghilangkan noise dan meningkatkan kualitas data teks, memungkinkan model dan algoritma bekerja lebih baik  serta  menghasilkan  output  yang lebih akurat [6].
Berikut adalah beberapa langkah umum dalam Text Preprocessing :
2.3.1. Cleaning
Cleaning berfungsi untuk menghapus karakter khusus, tanda baca, serta simbol yang tidak perlu atau mengganggu dari teks, seperti tanda baca, emoji, URL, tag HTML, dan lainnya. Data cleaning bermanfaat untuk menghilangkan noise serta data yang tidak konsisten [7].
2.3.2. Case Folding
Case  Folding  ialah  langkah  preprocessing  teks  yang  bertujuan  untuk  menjadikan  semua huruf  menjadi  huruf  kecil  dalam  suatu  dokumen.  Tujuan  dari  proses  ini  adalah  untuk memudahkan pencarian dan pemrosesan teks serta mengurangi kompleksitas analisis [8].
2.3.3. Tokenizing Tokenization ialah proses memisahkan data teks menjadi sejumlah bagian atau token [9].
Token dapat berupa kata, frasa, atau karakter tergantung pada tujuan analisis.
2.3.4. Normalization
Normalisasi ialah memperbaiki kata-kata yang yang salah pada teks merujuk korpus yang dibuat [10]. Normalisasi dilakukan untuk mengubah variasi kata menjadi bentuk standar.
2.3.5. Negation Handling
Negasi  kata  sendiri  merupakan  salah  satu  bentuk  negasi  atau  negasi  terhadap  suatu pernyataan kata tertentu. Jika kata “antusias” digolongkan ke dalam kelas  positif, maka kata-kata  yang  mengandung  kata  negatif  seperti  “tidak  antusias”  akan  digolongkan  ke dalam  kelas  negatif.  Oleh  karena  itu,  penting  agar  proses  analisis  sentimen  dapat menangani negasi untuk menghindari kesalahan bias [11].
2.3.6. Stopword Removal Stopword Removal adalah salah satu metode dapat diterapkan pada langkah prapemrosesan teks, di mana kata-kata itu akan dihapus dianggap sering muncul tetapi tidak bermakna dan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap makna suatu kalimat atau teks seperti "dan", "atau", "dalam", dan sebagainya [12].
2.3.7. Stemming
Pada tahap stemming , dilakukan perubahan kata sesuai dengan aturan yang berlaku dengan cara  menghapus  awalan,  akhiran,  dan  sisipan  pada  dokumen  atau  mengubah  kata-kata tersebut menjadi kata dasar [13].

## 2.4.Pembobotan TF-IDF
TF-IDF ialah kalkulasi untuk mengukur seberapa penting kata ( term ) pada dokumen beserta korpus [15]. TF-IDF terdiri dari dua komponen yaitu:
2.5.1. Term Frequency (TF)
Term Frequency adalah seberapa sering sebuah kata muncul pada sebuah dokumen. Semakin besar frekuensi kemunculannya, semakin besar bobotnya.
2.5.2. Inverse Document Frequency (IDF)
Inverse  Document  Frequency mengukur  pentingnya  sebuah  kata  di  seluruh  teks dokumen.  Kata-kata  yang  muncul  pada  dokumen  yang  lebih  sedikit  cenderung  lebih berbobot  karena  dianggap  lebih  informatif. Inverse  Document  Frequency dapat  dihitung dengan menggunakan rumus berikut:

## 𝐼𝐷𝐹 = log 𝐷 𝐹
Keterangan: D = jumlah dokumen dalam korpus F = jumlah dokumen yang mengandung term Setelah menghitung term frequency dan inverse document frequency , bobot TF-IDF kata-kata tertentu dalam dokumen diperoleh dengan mengalikan nilai TF dengan nilai IDF:
𝑇𝐹 − 𝐼𝐷𝐹 = 𝑇𝐹 × 𝐼𝐷𝐹
Keterangan: TF = Term Frequency IDF = Inverse Document Frequency

## 2.5. Feature Selection
Feature  selection  dalam  klasifikasi  sentimen  merujuk  pada  proses  pemilihan  fitur  atau  atribut yang  paling  relevan  dari  dataset  untuk  digunakan  dalam  membangun  model  klasifikasi  sentimen. Tujuannya  adalah  untuk  mengurangi  atribut  yang  kurang  relevan  dan  meningkatkan  akurasi  serta kinerja model klasifikasi [16].

## 2.6.Pembagian Data
Data dalam klasifikasi sentiment dibagi menjadi dua bagian: data pelatihan serta data tes. Data pelatihan diterapkan guna mengembangkan model klasifikasi, sementara data tes diterapkan untuk menilai kinerja model. Data pelatihan dan tes dapat dibagi menjadi berbagai rasio, seperti 80:20 atau 70:30 [14].

## 2.7. Naive Bayes Classifier
Naive  Bayes  classifier  ialah  pendekatan  klasifikasi  probabilitas  dasar  dengan  ketergantungan (independen) tinggi yang menggunakan teorema Bayes [17]. Naive Bayes Classifier bekerja dengan menghitung probabilitas setiap fitur dalam data untuk setiap kemungkinan kelas. Kemudian, dengan menggunakan teorema Bayes,  algoritma ini menghitung probabilitas kelas untuk  data berdasarkan probabilitas fitur dalam data. Berikut tahapan algoritma Naïve Bayes Classifier:
2.7.1. Menghitung probabilitas bersyarat/likelihood:
𝑃 (𝑥|𝐶) = 𝑃(𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛|𝐶)
Keterangan : C = Class P(xi|C) = proporsi dokumen dari class C yang mengandung nilai atribut xi 2.7.2. Menghitung probabilitas prior untuk setiap kelas

## 𝑃(𝐶) = 𝑁𝑗 𝑁
Keterangan: Nj = jumlah dokumen pada suatu class N = jumlah total dokumen 2.7.3. Menghitung probabilitas posterior dengan rumus:
𝑃(𝐶|𝑥) = 𝑝(𝑥|𝐶)𝑝(𝑐)
𝑝(𝑥)

## 2.8. Evaluasi
Evaluasi model digunakan dalam klasifikasi sentimen untuk menentukan jumlah akurasi dalam data  klasifikasinya.  Untuk  mengukur  keakuratan  atau  ketidaktepatan  data  yang  diklasifikasikan, teknik  evaluasi  model  biasanya  menggunakan confusion  matrix yang  dapat  menghasilkan  akurasi, recall , precision , serta f1 score [18]. Pengujian confusion matrix ditunjukkan pada tabel berikut:
Table 1. Confusion Matrix Dari tabel 1 bisa didapatkan nilai Accuracy , reccal, precision dan f1 score dengan rumus sebagai berikut:
a) Accuracy (Akurasi): Rasio dari total prediksi yang benar dengan total data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁
b) Precision (Presisi):  Rasio  dari  kasus  positif  yang  terprediksi  benar  dengan  total  prediksi positif.

## 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃
c) Recall (Sensitivity): Rasio dari kasus positif yang terprediksi benar dengan total kasus positif aktual.

## 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁
d) F1 Score : Rata-rata harmonik antara precision dan recall.

## 𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Pengumpulan Data
Proses  pengumpulan  data tweet Twitter  tentang  Puan  Maharani  dilakukan  dengan  memakai Bahasa pemrograman python yang dijalankan di google colab yang. Berikut contoh dari tweet yang didapatkan.
Table 2 . Contoh Tweet Tweet username @mariookam395 @puanmaharani_ri Pastinya Ibu Puan layak jadi presiden RI BellaB6225355
@puanmaharani_ri Selalu bekerja untuk memudahkan dan menguntungkan rakyat. Terimakasih Bu Puan! AdrianSitorus95 Actual Positive Actual Negative Predicted Positive True Positive False Negative Predicted Negative False Positive True Negative

## 3.2.Pelabelan Data
Pada fase ini, data tweet yang didapatkan akan diberikan label positif atau negatif secara manual. Proses  Pelabelan  dilakukan  seorang  ahli  Bahasa  Indonesia  yaitu  Gadis  Sari  Elin  S.Pd.  Setelah dilakukan pelabelan didapatkan 7800 data tweet positif dan 1200 data tweet negatif. 3.2. Text Preprocessing
Berikut adalah contoh hasil dari tahapan text preprocessing.
Table 3 . Contoh Tahapan Text Preprocessing Tahapan Sebelum Sesudah Cleaning @puan_maharani Kedekatan hubungan  Indonesia-Aljazair  sdh tdk  diragukan  lagi  sejak  zaman Bung  Karno  dan  kini  diteruskan oleh Ibu Puan Kedekatan  hubungan  Indonesia  Aljazair sdh tdk diragukan lagi sejak zaman Bung Karno dan kini diteruskan oleh Ibu Puan Case Folding Kedekatan hubungan Indonesia Aljazair sdh tdk diragukan lagi sejak zaman  Bung  Karno  dan  kini diteruskan oleh Ibu Puan kedekatan  hubungan  indonesia  aljazair sdh tdk diragukan lagi sejak zaman bung karno dan kini diteruskan oleh ibu puan Tokenizing kedekatan hubungan indonesia aljazair sdh tdk diragukan lagi sejak zaman  bung  karno  dan  kini diteruskan oleh ibu puan [kedekatan,hubungan,indonesia,aljazair, sdh,tdk,diragukan,lagi,sejak,zaman, bung,karno,dan,kini,diteruskan,oleh,ibu ,puan]
Normalization [kedekatan,hubungan,indonesia, aljazair, sdh , tdk ,diragukan,lagi, sejak,zaman,bung,karno,dan,kini, diteruskan,oleh,ibu ,puan]
[kedekatan,hubungan,indonesia,aljazair,
sudah , tidak ,diragukan,lagi,sejak,zaman,
bung,karno,dan,kini,diteruskan,oleh,ibu ,puan] Negation Handling [kedekatan,hubungan,indonesia, aljazair,sudah, tidak , diragukan ,lagi ,sejak,zaman,bung,karno,dan,kini, diteruskan,oleh,ibu ,puan]
[kedekatan,hubungan,indonesia,aljazair, sudah, percaya ,lagi,sejak,zaman,bung, karno,dan,kini,diteruskan,oleh,ibu ,puan] Stopword Removal [kedekatan,hubungan,indonesia, aljazair,sudah, percaya ,lagi, sejak,zaman,bung,karno,dan,kini, diteruskan,oleh,ibu ,puan] [kedekatan,hubungan,indonesia,aljazair, percaya,lagi,sejak,zaman,bung,karno,kini ,diteruskan,ibu,puan] Stemming kedekatan , hubungan ,indonesia,alj azair,percaya,lagi,sejak,zaman,bun g,karno,kini, diteruskan ,ibu,puan]
dekat , hubung ,indonesia,aljazair,percaya ,lagi,sejak,zaman,bung,karno,kini, terus , ibu,puan]

## 3.3.Pembobotan TF-IDF
Pada tahap TF-IDF, digunakan library scikit-learn(sklearn) dengan modul TfidfVectorizer.

## 3.4.Feature Selection
Setelah dilaksanakan pembobotan dengan TF-IDF, dilakukan pemilihan fitur. Pada penelitian ini pemilihan fitur menggunakan threshold 0,001.

## 3.5.Pembagian Data
Pada  fase  pembagian  data,  data tweet yang  ada  akan  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji berdasarkan rasio yakni 70:30, 80:20 dan 90:10.

## 3.6.Naïve Bayes Classifier
Setelah dilakukan feature selection , dilaksanakan proses klasifikasi dengan menerapkan metode Naive Bayes Classifier dengan rasio data latih serta data uji 70:30, 80:20, dan 90:10. Terdapat 2 jenis dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  ialah  data  tidak  seimbang  ( Unbalance )  serta  data seimbang ( balance ). Data tidak seimbang yang dimaksud ialah data yang jumlah tweet yang berlabel positif dan negatif tidak seimbang sedangkan data seimbang sebaliknya. Terdapat 9000 tweet pada data tidak seimbang serta 2000 tweet untuk data yang seimbang yang sudah diberi label positif dan negatif.

## 3.7.Evaluasi
Selanjutnya dilakukan evaluasi dari hasil klasifikasi sentimen dari setiap rasio pembagian data dan didapatkan confusion matrix sebagai berikut.
Table 4 . Hasil Confusion Matrix
Dari  tabel confusion  matrix diatas,  didapatkan  nilai accuracy,  precision,  recall serta f1-score untuk setiap pengujian sebagai berikut:

## Table 5. Nilai Accuracy
Dari  tabel  5,  nilai  akurasi  yang  tertinggi  dari  data unbalance sebesar  88,89%  pada  rasio pembagian data 90:10 dan nilai akurasi tertinggi dari data balance sebesar 81,0 pada rasio pembagian data 90:10. Akurasi dan metrik lainnya cenderung lebih tinggi pada data yang tidak seimbang (sekitar 87–88%) dibandingkan dengan data yang seimbang (sekitar 79–81%). Ini menunjukkan bahwa model mungkin memberikan hasil yang lebih baik pada data yang tidak seimbang, mungkin karena dominasi kelas  mayoritas  yang  mempengaruhi  hasil  klasifikasi.  Namun,  meskipun  akurasi  lebih  tinggi, menggunakan data yang seimbang tetap penting untuk memastikan bahwa model tidak bias.

## 3.1.Wordcloud
Wordcloud adalah alat visualisasi data teks yang biasa digunakan untuk menampilkan kata-kata yang paling sering muncul dalam teks [8]. Wordcloud menunjukkan frekuensi dan warna kata yang bisa  digunakan  untuk  menunjukkan  sentimen  positif,  negatif,  atau  netral.  Berikut  hasil wordcloud dari sentimen terhadap Puan Maharani setelah preprocessing
Confusion Matrix Data tidak Seimbang Data Balance 70:30 80:20 90:10 70:30 80:20 90:10 TP 2347 1567 790 269 178 92 TN 27 22 10 283 199 92 FP 320 205 97 67 41 22 FN 6 6 3 77 46 26
Data Tidak Seimbang Data Balance 70:30 80:20 90:10 70:30 80:20 90:10 Precision 87,93% 88,3% 88,89% 79,0% 80,4% 81,0% Recall 87,93% 88,3% 88,89% 79,0% 80,4% 81,0% F1-Score 87,93% 88,3% 88,89% 79,0% 80,4% 81,0% Accuracy 87,93% 88,3% 88,89% 79,0% 80,4% 81,0%

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilaksanakan,  dapat  disimpulkan  bahwa  analisis  sentimen dapat  menjadi  alat  yang  efektif  untuk  memahami  pendapat  masyarakat  khususnya  masyarakat  di platform Twitter terkait dengan persepsi terhadap Puan Maharani. Nilai akurasi tertinggi dari proses pengujian data unbalance didapatkan yaitu sebesar 88.89% pada rasio pembagian data latih serta data uji  90:10  dan  nilai  akurasi  dari  pengujian  data balance sebesar  81,0%  pada  rasio  pembagian  data 90:10.  Namun  ditemukan  bahwa  ketika  menguji  data  yang  tidak  seimbang,  pengklasifikasi  Naive Bayes cenderung memihak pada kelas mayoritas (positif), sehingga dapat menyebabkan kesalahan dalam mengklasifikasikan tweet negatif. Untuk penelitian selanjutnya, teknik untuk  mengatasi bias ini harus dipertimbangkan, seperti menggunakan metode keseimbangan kelas atau model yang lebih kompleks.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  Yuspriyadi,  “Klasifikasi  Sentimen  Twitter  Menggunakan  Lstm,” METHODIKA:  Jurnal Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  4–8,  2023,  doi: 10.46880/mtk.v9i1.1720.
[2] F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” Jurnal SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.
[3] T. S. Az-Zahra, “Analisis sentimen terhadap belajar daring menggunakan optimasi naive bayes classifier  dengan  adaboost,”  UIN  Sunan  Ampel  Surabaya,  2021.  [Online].  Available: digilib.uinsby.ac.id
[4] E. A. Lisangan, A. Gormantara, and R. Y. Carolus, “Implementasi Naive Bayes pada Analisis Sentimen  Opini  Masyarakat  di  Twitter  Terhadap  Kondisi  New  Normal  di  Indonesia,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 23–32, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i1.5609.
[5] F. S. Pattiiha and H. Hendry, “Perbandingan Metode K-NN, Naïve Bayes, Decision Tree untuk Analisis  Sentimen  Tweet  Twitter  Terkait  Opini  Terhadap  PT  PAL  Indonesia,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 9, no. 2, p. 506, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.4016.
[6] M. Yasid, “Analisis Sentimen Maskapai Citilink Pada Twitter Dengan Metode Naïve Bayes,” JURNAL  ILMIAH  INFORMATIKA ,  vol.  7,  no.  02,  p.  82,  Oct.  2019,  doi: 10.33884/jif.v7i02.1329.
[7] A. Herdhianto, “Sentiment Analysis Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) Pada Tweet Tentang Zakat,” Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah, 2020.
[8] A. Irsyad and R. D. Geralda, “Analisis Sentimen SEA Games 2023 di Twitter Metode dengan Machine Learning,” Adopsi Teknologi dan Sistem Informasi (ATASI) , vol. 2, no. 2, pp. 126– 131, 2023, doi: 10.30872/atasi.v2i2.1138.
Gambar  3. Wordcloud data seimbang Gambar  2. Wordcloud data tidak seimbang
[9] D.  Aditya,  A.  Mubarok,  M.  Kom,  and  S.  Susanti,  “Analisis  Sentimen  Pada  Media  Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Komentar Publik Kepada Tri  Indonesia),” Jurnal  Informatika ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–8,  2019,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/-
[10]  S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019  dari  Media  Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika (JEPIN) , vol. 5, no. 3, p. 279, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[11]  R. I. Tarecha, F. Wahyudi, and U. M. Jannah, “Penanganan Negasi dalam Analisa Sentimen Bahasa Indonesia,” Jurnal Sistem Informasi dan Informatika (JUSIFOR) , vol. 1, no. 1, pp. 51– 58, 2022, doi: 10.33379/jusifor.v1i1.1276.
[12]  S.  J.  Angelina,  A.  Bijaksana,  P.  Negara,  and  H.  Muhardi,  “Analisis  Pengaruh  Penerapan Stopword Removal Pada Performa  Klasifikasi Sentimen Tweet  Bahasa  Indonesia,” JUARA (Jurnal  Aplikasi  dan  Riset  Informatika) ,  vol.  02,  no.  1,  pp.  165–173,  2023,  doi: 10.26418/juara.v2i1.69680.
[13]  M.  M.  Mala  Olhang,  S.  Achmadi,  and  F.  X.  A.  Wibisono,  “ANALISIS  SENTIMEN PENGGUNA  TWITTER  TERHADAP  COVID-19  DI  INDONESIA  MENGGUNAKAN METODE  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER  (NBC),” JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , vol. 4, no. 2, pp. 214–221, Dec. 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2695.
[14]  A. Nofandi, N. Y. Setiawan, and D. W. Brata, “Analisis sentimen ulasan pelanggan dengan Metode Support  Vector  Machine (SVM) untuk  peningkatan kualitas layanan pada Restoran Warung Wareg,” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 7, no.
1, pp. 458–466, 2023, [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/12218
[15]  E.  Febriyani  and  H.  Februariyanti,  “Analisis  sentimen  terhadap  program  kampus  merdeka menggunakan algoritma naive bayes classifier di twitter,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 17, no.
1, pp. 25–38, 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/2061
[16]  F.  Septianingrum  and  A.  S.  Y.  Irawan,  “Metode  Seleksi  Fitur  Untuk  Klasifikasi  Sentimen Menggunakan Algoritma Naive Bayes: Sebuah Literature Review,” Jurnal Media Informatika Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 799, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.2983.
[17]  L. A. Andika, P. A. N. Azizah, and R. Respatiwulan, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil  Quick  Count  Pemilihan  Presiden  Indonesia  2019  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indonesian Journal of Applied Statistics , vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.
[18]  R.  L.  Atimi  and  Enda  Esyudha  Pratama,  “Implementasi  Model  Klasifikasi  Sentimen  Pada Review Produk Lazada Indonesia,” Jurnal  Sains  dan  Informatika ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  88–96, 2022, doi: 10.34128/jsi.v8i1.419.