## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144

## Analisis Sentimen Pembatalan Indonesia Sebagai Tuan Rumah Piala Dunia FIFA U-20 Menggunakan Naïve Bayes
Harry Setiawan * , Ilka Zufria
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: * harisetiawan.0712@gmail.com, ilkazufria@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: harisetiawan.0712@gmail.com
Abstrak− Piala Dunia FIFA U-20 merupakan ajang bergengsi pesepakbola muda di seluruh dunia. Indonesia sedianya menjadi tuan rumah pada tahun 2023, namun FIFA  akhirnya harus membatalkan penyelenggaraan Piala Dunia di Indonesia karena beberapa tokoh masyarakat Indonesia tidak terima akan kehadiran timnas Israel di Indonesia pada ajang pertandingan sepak bola  tersebut.  Penolakan  tersebut  dilakukan  dengan  alasan  keamanan,  karena  keikutsertaan  timnas  Israel  dinilai  berpotensi mengancam keamanan Indonesia, khususnya mengingat konflik Palestina. Alasan lainnya, Indonesia tidak memiliki hubungan diplomatik dengan Israel, keputusan FIFA cukup menimbulkan berbagai macam pendapat baik bersifat positif maupun negatif. Tujuan penelitian ini berfungsi agar masyarakat dapat bersikap tabayyun dengan memberikan solusi dengan melakukan analisis sentimen yaitu mengumpulkan opini pengguna Twitter secara otomatis sehingga dapat berguna untuk masyarakat. Data yang diperoleh sebanyak 946 tweet setelah melalui tahap preprocessing kemudian data dapat digunakan pada tahap pelabelan dengan menggunakan metode Lexicon Based. Pengelompokan dibagi menjadi sentimen positif dan sentimen negatif yang diklasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes yang diperkuat dengan pembobotan Lexicon Based menghasilkan sentimen positif sebanyak 150 tweet dengan persentase sebesar 15,86% dan sentimen negatif sebanyak 796 tweet dengan persentase sebesar 84,14%. Dari hasil  confusion  matrix  diperoleh  performa  klasifikasi  dengan  algorima  Naïve  Bayes  yang  diperkuat  dengan  pembobotan Lexicon Based kemudian menghasilkan persentase accuracy sebesar 84%, dengan precision sebesar 86%, recall sebesar 95% dan nilai f-measure 90%.
Kata Kunci: Analisis sentimen; Confusion Matrix; Lexicon Based; Naïve Bayes; Piala Dunia U-20; Twitter
Abstract− The FIFA U-20 World Cup is a prestigious event for young footballers around the world. Indonesia was originally to  host  the  event in 2023,  but  FIFA  eventually had  to  cancel  the World  Cup  in  Indonesia  because  some  Indonesian public figures did not accept the presence of the Israeli national team in Indonesia at the football match. The refusal was made on security grounds, because the participation of the Israeli national team was considered a potential threat to Indonesia's security, especially considering the Palestinian conflict. Another reason, Indonesia does not have diplomatic relations with Israel, FIFA's decision is enough to cause a variety of opinions both positive and negative. The purpose of this research is to function so that people  can  be  tabayyun  by  providing  solutions  by  conducting  sentiment  analysis,  namely  collecting  Twitter  user  opinions automatically  so  that  they  can  be  useful  for  the  community.  The  data  obtained  is  946  tweets  after  going  through  the preprocessing stage then the data can be used in the labelling stage using the Lexicon Based method. Grouping is divided into positive  sentiment  and  negative  sentiment  which  is  classified  by  the  Naïve  Bayes  algorithm  reinforced  by  Lexicon  Based weighting resulting in positive sentiment as many as 150 tweets with a percentage of 15.86% and negative sentiment as many as 796 tweets with a percentage of 84.14%. From the confusion matrix results, the classification performance with the Naïve Bayes algorithm reinforced with Lexicon Based weighting then produces an accuracy percentage of 84%, with a precision of 86%, a recall of 95% and an f-measure value of 90%.
Keywords : Sentiment analysis; Confusion Matrix; Lexicon Based; Naïve Bayes; World Cup U-20; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia dipilih FIFA untuk untuk menjadi tuan tumah Piala Dunia pesepakbola muda pada usia 20 tahun, hal tersebut memunculkan berbagai macam respon dari masyarakat mengenai kesiapan Indonesia sebagai tuan rumah pada  ajang  bergengsi  tingkat  dunia  ini.  Banyak  masyarakat  yang  merasa  bangga  dan  bahagia  sebab  ini  adalah kesempatan bagi Indonesia untuk membuktikan diri sebagai Negara yang cukup mampu untuk menyelenggarakan acara olahraga internasional dan ini adalah waktu yang tepat untuk kampanye mengenai keanekaragaman budaya serta keindahan yang dimiliki oleh Indonesia. Namun tidak sedikit juga kalangan yang mengkhawatirkan fasilitas dan infrastruktur yang ada di Indonesia, terutama stadion-stadion yang digunakan untuk menggelar pertandingan belum  sepenuhnya  memadai  dan  memenuhi  standar  internasional.  Selain  itu,  masalah  keamanan  menjadi perhatian, mengingat Indonesia dikenal sebagai Negara dengan tingkat keamanan yang masih perlu ditingkatkan [1].
Piala Dunia FIFA  U-20 merupakan ajang bergengsi bagi pesepakbola muda di seluruh dunia. Indonesia sedianya menjadi tuan rumah pada tahun 2023, namun FIFA akhirnya harus membatalkan penyelenggaraan Piala Dunia di Indonesia karena alasan infrastruktur yang belum siap, keputusan FIFA terhadap pembatalan status tuan rimah ini menjadi topik yang hangat dibicarakan. Banyak persiapan untuk menjadi tuan rumah yang dilakukan semenjak  2019  untuk  perhelatan  sepak  bola  terbesar  di  dunia  kemudian  berakhir  sia-sia.  Pembatalan  yang dilakukan FIFA disebabkan karena adanya  beberapa  tokoh masyarakat Indonesia  tidak terima dengan hadirnya timnas Israel untuk bertanding pada Piala Dunia FIFA U-20 di Indonesia. Penolakan tersebut dilakukan dengan alasan  keamanan,  karena  keikutsertaan  timnas  Israel  dinilai  berpotensi  mengancam  keamanan  Indonesia, khususnya  mengingat  konflik  Palestina.  Alasan  lainnya,  karena  Indonesia  tidak  saling  hubungan  dengan  Israel secara diplomatik, sehingga penerimaan terhadap timnas Israel tidak sejalan dengan makna UUD 1945.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
Keputusan FIFA cukup menimbulkan berbagai macam pendapat baik bersifat positif maupun negatif seperti masyarakat yang kecewa dengan keputusan ini, sebaliknya masyarakat memberi respon positif sebab Indonesia terlepas dari inkonsistensi amanat UUD 1945. Oleh karena itu penulis melakukan penelitian yang diharapkan hasil dari  penelitian  ini  berfungsi  agar  masyarakat  bersikap  tabayyun  dengan  memberikan  solusi  dengan  melakukan analisis  sentimen  yaitu  mengumpulkan  opini  pengguna  Twitter  secara  otomatis  sehingga  dapat  berguna  untuk masyarakat.
Keputusan FIFA tentang pembatalan status kemudian menjadi topik yang menarik untuk dibahas, berbagai tanggapan dari opini yang bersifat positif maupun negatif selalu ada di media sosial terkhususnya Twitter. Twitter adalah alat komunikasi yang memungkinkan publik untuk mengekspresikan diri dan lebih diminati di komunitas global. Media sosial ini memungkinkan penggunanya untuk membagi informasi dan mengungkapkan keinginan dan pendapat kepada pengguna lainnya secara real time terutama mengenai topik atau masalah yang sedan menjadi fokus  pembahasan,  informasi  tersebut  disebut  sebagai  kicauan  (tweet)  [2].  Twitter  mengalami  peningkatan pengguna secara pesat dan meraih popularitas di seluruh dunia sebab saat ini Twitter memiliki jumlah pengguna sekitar 78 juta di seluruh dunia [3].
Penelitian ini menerapkan metode Lexicon Based sebagai ekstraksi fitur dan Naïve Bayes sebagai metode untuk  proses  klasifikasi.  Lexicon  Based  adalah  kamus  sekumpulan  kata-kata  yang  biasa  digunakan  untuk mengungkapkan  perasaan  seperti  positif  atau  negatif  berdasarkan  nilai  dari  setiap  kata  [4].  Dalam pengaplikasikannya,  Lexicon  Based  memiliki  dua  kamus  yang  digunakan  sebagai  daftar  kata.  Kamus  dengan kumpulan  kata  yang  berhubungan  dengan  emosi  positif  dan  kamus  dengan  kumpulan  kata  yang  berhubungan dengan emosi negatif [5]. Naïve Bayes merupakan algoritma klasifikasi dengan menggunakan bentuk statistik dan probabilistik  yang  simpel  berdasarkan  teorema  Bayes  yang  diberi  asumsi  yaitu  setiap  atributnya  bersifat independen. Jadi, algoritma Naïve Bayes mengasumsikan atribut tertentu dari ada atau tidaknya kesamaan teks dengan ciri-ciri kelas lainnya [6].
Terkait analisis sentimen terdapat beberapa penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Dainamang dkk pada penelitian tersebut memakai metode Naïve Bayes mendapatkan hasil akurasi sebesar 85% pada pengujian dengan rentang split data 90%  - 100% [7]. Pada penelitian Ilmawan dan Munde yang dimana membandingkan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada analisis sentimen komentar review pengguna aplikasi di Google Playstore yang hasilnya SVM Classifier memiliki nilai akurasi 81.46% sementara Naïve Bayes sebesar 75,41%  [8].  Hal  yang  serupa  ditemukan  pada  penelitian  oleh  Hasibuan  dan  Serdano  pada  analisis  sentimen kebijakan pembelajaran tatap muka pasca pandemi Covid-19 dengan data indeks sebanyak 152 buah data dengan pembobotan TF-IDF memberikan hasil akurasi Support Vector Machine sebesar 88,09 sementara Naïve Bayes sebesar  75,92%.  Adapun  penelitian  lainnya  oleh  Hudha  dkk  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  metode  Naïve Bayes sebesar 90,36% pada analisis sentimen pengguna Youtube terhadap tayangan #MataNajwaMenantiTerawan [9].
Adapun beberapa penelitian terdahulu terkait penggunaan metode  Lexicon Based seperti yang dilakukan oleh Dyo Fatra dkk pada topik perpindahan ibukota Indonesia, pada penelitiannya menggunakan metode Lexicon Based menghasilkan akurasi sebesar 77% dengan nilai rata-rata recall sebesar 75% dan f-measure sebesar 75% [10]. Kemudian penelitian oleh Najib dkk membandingkan metode Lexicon Based dan Support Vector Machine dengan topik kampanye pilpres 2019 di Twitter dengan dengan tingkat akurasi yang diperoleh berdasarkan metode metode  SVM  sebesar  83%  dan  Lexicon-based  adalah  39%  [4].  Selanjutnya  penelitian  oleh  Mahendrajaya  dkk menggunakan  Lexicon  Based  sebagai  metode  untuk  pelabelan  opini  dalam  analisis  sentimen  pengguna  Gopay yang  berjumlah  1210  data  dan  metode  klasifikasi  menggunakan  Support  Vector  Machine  yang  menghasilkan persentase accuracy sebesar 89,16% [11].
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisis  sentimen  respon  pengguna  Twitter  terhadap  pembatalan status tuan rumah piala dunia FIFA U-20 di Indonesia yang dimana penelitian ini akan mengelompokkan opini masyarakat kedalam 2 sentimen yaitu sentimen positif dan negatif. Penelitian ini akan menggunakan Naïve Bayes sebagai  metode  klasifikasi  sentimen  dan didukung  dengan metode  pendekatan Lexicon untuk  mengoptimalkan hasil  yang  diperoleh  berupa  Confusion  Matrix  yaitu  accuracy,  recall  dan  f-measure  dari  analisis  sentimen menggunakan Naïve Bayes tersebut.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Penambangan Teks
Penambangan  teks  (text  mining)  merupakan  metode  yang  efektif  dalam  memanfaatkan  data  teks  yang  tidak tersusun  dengan  cara  menganalisisnya  untuk  menghasilkan  suatu  informasi  terbaru  kemudian  mengidentifikasi model yang signifikan dan hubungan tersembunyi yang ada dalam data teks terkait [12]. Text mining adalah proses memeriksa dan menganalisis kumpulan big data dalam bentuk tekstual untuk memperoleh informasi yang berguna untuk suatu tujuan tertentu [13]. Cara kerja text mining pada dasarnya banyak meminjam dari proses data mining, perbedaan yang terdapat pada text mining menggunakan model dari bahasa normal tidak terstruktur, sedangkan data mining, diambil dari database terstruktur.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144

## 2.2 Analisis Sentimen
Analisis sentimen (sentiment analysis) adalah tahap untuk memperoleh informasi tentang suatu objek yang secara otomatis  mengenali  subjektivitas  dari  objek  tersebut.  Yang  bertujuan  untuk  mengetahui  apakah  data  teks  yang dibuat oleh pengguna dapat digolongkan kepada opini positif, opini negatif atau opini yang cenderung netral. [14]. Analisis  sentimen  ialah  studi  komputasi  untuk  menganalisis  perasaan  dan  opini  orang  terhadap  suatu  entitas. Bidang analisis sentimen telah menjadi topik penelitian yang banyak dilakukan dalam beberapa dekade terakhir [15].  Dari  uraian  sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  analisis  sentimen  merupakan  metode  untuk memperoleh informasi berupa pemikiran seseorang tentang suatu peristiwa. Analisis sentimen dapat digunakan untuk menentukan sentimen umum tentang isu, peristiwa, kepuasan layanan, harga saham, dan analisis persaingan berdasarkan data teks.

## 2.3 Piala Dunia U-20
Untuk  yang  pertama  kali  dalam  sejarah  perhelatan  olah  raga  di  Indonesia,  FIFA  memberi  kesempatan  untuk menjadi tuan rumah Piala Dunia U-20. Dengan predikat sebagai tuan rumah, Indonesia mendapat keistimewaan khusus dimana tim nasional Indonesia berhak menjadi peserta Piala Dunia U-20 2023. Bagi masyarakat Indonesia hal ini tentu menjadi kebanggaan tersendiri sebab terakhir kali indonesia menjadi peserta Piala Dunia U-20 yaitu di  Jepang  pada  tahun  1979.  Untuk  menjadi  tuan  rumah,  Indonesia  harus  melalui  beberapa  tahapan  seleksi diantaranya seleksi proposal perombakan stadion yang nantinya akan digunakan sebagai tempat penyelenggaraan pertandingan. Untuk Piala Dunia U20, Indonesia menyiapkan 10 stadion antara lain Stadion Utama Gelora Bung Karno  yang  terletak  di  Jakarta,  Stadion  Manahan  Solo,  Stadion  Pakansari  di  Bogor,  Stadion  Patriot  di  Bekasi, Stadion  Mandala  Krida  di  Yogyakarta,  Stadion  I  Wayan  Dipta  yang  berada  di  Bali,  Stadion  Jalak  Harupat  di Bandung, Stadion Wibawa Mukti yang terletak di Cikarang, Stadion Jakabaring di kota Palembang dan Stadion Gelora Bung Tomo di Surabaya [16].
Setelah  ditetapkan  oleh  FIFA  sebagai  tuan  rumah,  Indonesia  harus  berkomitmen  dalam  persiapan infrastrukur dan keamanan untuk menjadi tuan rumah Piala Dunia U-20 2023. Kewajiban tersebut tertulis dalam peraturan FIFA, misalnya kelayakan stadion dan kesesuaian dengan persyaratan dan sebagainya [17]. Piala Dunia U20  2023  dijadwalkan  berlangsung  mulai  29  Mei  hingga  11  Juni  dan  akan  diikuti  20  negara.  Namun  FIFA memutuskan untuk membatalkan status Indonesia sebagai tuan rumah karena infrastruktur yang belum siap dan konsistensi amanat UUD 1945. Pembatalan status tuan rumah Piala Dunia bisa disebabkan oleh faktor keamanan, kesehatan,  kegagalan  persiapan  hingga  alasan  diluar  kendali  [18].  Indonesia  bukan  satu-satunya  negara  yang pernah mengalami pembatalan status sebagai tuan rumah, pada tahun 2003 FIFA membatalkan Irak sebagai tuan rumah Piala Dunia U20 sebab adanya konflik perang irak dan pada tahun 1995 hal serupa dialami oleh Nigeria yang dibatalkan status tuan rumah karena wabah meningitis yang terjadi di negara tersebut ini adalah kali kedua negara tersebut digagalkan sebab pada tahun 1991 Nigeria dicabut status tuan rumahnya dikarenakan pemalsuan umur pemain.

## 2.4 Tahapan Penelitian
Penelitian ini akan menganalisis sentimen pengguna Twitter terhadap pembatalan Indonesia yang menjadi tuan rumah pada Piala Dunia U-20 yang dimana penelitian ini akan menjelaskan runtutan proses seperti pengumpulan data  berupa  teks  tweet  pengguna  Twitter,  kemudian  mengolah  data  teks  dan  membaginya  ke  dalam  sentimen bernilai positif dan negatif kemudian dalam penelitian ini juga akan membahas tentang penerapan algoritma Naïve Bayes  dengan  metode  pendekatan  Lexicon  dalam  pengklasifikasian.  Tahapan  penelitian  diilustrasikan  pada gambar 1 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144

## 2.9 Confusion Matrix
Data  yang  telah  diklasifikasi  selanjutnya  digunakan  untuk  pengujian  model  yaitu  menghitung  nilai  accuracy, precision, recall dan f-measure berdasarkan Confusion Matrix. Confusion Matrix diperlukan untuk mengevaluasi seberapa baik kinerja sistem dalam proses klasifikasi data [11].
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Nilai sebenarnya TRUE FALSE Nilai prediksi TRUE TP (True Positive) Hasil yang benar FP (False Positive) Hasil yang tidak diharapkan FALSE FN (False Negative) TN (True Negative) Accuracy = TP+TN TP+FN+FP+  TN × 100% (1) Precision = TP TP+FP × 100% (2) Recall = TP TP+FP × 100% (3)
F − measure = 2 ×precision ×recall precision+recall × 100% (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Metode yang digunakan untuk proses pengumpulan data yaitu dengan cara Crawling data Twitter menggunakan kata kunci “FIFA batal U-20”. Crawling merupakan proses untuk mendata dan mengambil konten dari internet, lalu hasil dari proses tersebut  disimpan kedalam database [19]. Dalam penelitian ini penulis akan menganalisis data sentimen Twitter terhadap pembatalan Indonesia sebagai tuan rumah pada kompetisi sepak bola dunia untuk usia  20  tahun  dengan  melakukan  pengumpulan  data.  Proses  pengumpulan  data  opini  pengguna  Twitter menggunakan metode crawling yaitu memanfaatkan fasilitas library snscrape dari bahasa pemrograman Python. Snscrape adalah library untuk mengambil data dari jejaring sosial dalam dalam penelitian ini adalah Twitter dengan snscrape memungkinkan pengguna untuk mencari informasi spesifik dan terperinci di media sosial tanpa harus dibatasi dengan API resmi dari platform media sosial. Untuk dapat menggunakan library snscrape pengguna cukup menginstall library tersebut, hasil dari data yang dikumpulkan disimpan kedalam file dengan format .csv.  Data yang akan diambil pada media sosial Twitter menggunakan kata kunci “fifa batal u-20” dengan rentang waktu data dari tanggal 25 Maret 2023 sampai dengan 30 Maret 2023 dan memperoleh hasil sebanyak 946 data. Hasil dari proses data crawling dapat dilihat pada tabel 2 berikut :
Tabel 2. Hasil Crawling Data No. Username Tweet 1. 2karakterbisa Batal jadi tuan rumah Piala Dunia U-20, apa yg bisa didapat Indonesia? Bahkan  hikmah  pun  rasanya  tak  bisa  didapat.  Sanksi  FIFA  justru menanti.  Israel  tetep  main,  palestina  ga  otomatis  merdeka,  Indonesia kehilangan segalanya. 2. stephvalentina_ Gue gak sebel pildun u-20 batal di Indo, gue sebel karena alasan batalnya adalah sentimen anti-Israel, sedangkan kemaren pas tragedi Kanjuruhan ratusan  orang  tewas,  gak  ada  akuntabilitasnya  tp  masih  aja  dilanjutin. FIFA really need to fix their priority. 3. Bsgoww @Fajarilm @idextratime lahhh udah jelas dong batal jadi host karena ada penolakan  Tim  Israel  main  di  Pildun  u-20,  paragraf  selanjutnya menuliskan  fifa  tidak  akan  berhenti  memberikan  asistensi  terkait kejadian  oktober  lalu  dibawah  kepemimpinan  erick  thohir  Jadi  bukan batal karena tragedi Kanjuruhan

## 3.2 Preprocessing Data
Data preprocessing adalah tahap pertama dari pemrosesan text mining, yang tujuannya adalah untuk mengubah data menjadi sesuatu yang lebih bermakna [20]. Tahap preprocessing merupakan tahap awal dari peringkasan teks, tahap ini memiliki beberapa tahap derivasi yaitu pemecahan kalimat, pelipatan huruf, tokenisasi, dan penghilangan stopword  [21].  Pada  tahap  penelitian  ini  data  yang  menggunaka  data berupa  data  teks  yang  sebelumnya  sudah diambil melalui proses crawling dan akan melakukan proses preprocessing data  sebab data yang diambil masih mempunyai  bentuk  teks  yang  tidak  terstruktur  dengan  banyak  noise  didalamnya,  sehingga  data  terkait  harus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
dibersihkan  terlebih  dahulu.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam  melakukan  preprocessing  data  yaitu cleaning,  tokenize,  case  folding,  normalize,  filtering  dan  penerjemahan  sebab  pada  penelitian  ini  penulis menggunakan  library  yang  disediaka  oleh  bahasa  pemrograman  python  seperti  vader  sentiment  yang  dimana library ini menggunakan kamus berbahasa Inggris.
a. Cleaning, yaitu proses menghapus karakter yang tidak diperlukan pada data tweet seperti numeric, tanda baca, username,  url,  mention,  hastag  dan  retweet  [22].  Berikut  adalah  tahapan  yang  diterapkan  dalam  proses cleaning:
1. Menghapus simbol, angka, dan karakters selain huruf seperti ?/&%(/_+~*123”-.
2. Menghilangkan nama pengguna (username) yang diawali dengan mention ‘@’ seperti @Fajarilm.
3. Menghapus retweet dan url seperti www, dan https://. Retweet yang diberi tanda “RT”.
4. Dan membuang bagian tidak penting lainnya yang akan menimbulkan noise pada data.
Pada tabel 3 berikut merupakan contoh data hasil tahap cleaning :
Tabel 3. Hasil Cleaning
Tweet Hasil cleaning
@Fajarilm @idextratime lahhh udah jelas dong batal jadi  host  karena  ada  penolakan  Tim  Israel  main  di Pildun  u-20,  paragraf  selanjutnya  menuliskan  fifa tidak  akan  berhenti  memberikan  asistensi  terkait kejadian  oktober  lalu  dibawah  kepemimpinan  erick thohir. Jadi bukan batal karena tragedi Kanjuruhan
lahhh  udah  jelas  dong  batal  jadi  host  karena  ada penolakan  Tim  Israel  main  di  Pildun  u  paragraf selanjutnya  menuliskan  fifa  tidak  akan  berhenti memberikan  asistensi  terkait  kejadian  oktober  lalu dibawah kepemimpinan erick thohir Jadi bukan batal karena tragedi Kanjuruhan
b. Tokenize, tahap ini dilakukan untuk memisahkan kalimat menjadi bentuk kata per kata agar memperoleh kata yang bernilai. Berikut adalah tahapan yang diterapkan dalam proses tokenizing:
1. Memindai setiap baris data teks dengan bentuk satuan tweet.
2. Pembagian isi dokumen menjadi kata demi kata satuan yang disebut token.
3. Menyimpan semua informasi kata tunggal.
Pada tabel 4 berikut merupakan contoh data hasil tahap tokenize :
Tabel 4. Hasil Tokenize
Hasil cleaning Hasil tokenize
lahhh  udah  jelas  dong  batal  jadi  host  karena  ada penolakan  Tim  Israel  main  di  Pildun  u    paragraf selanjutnya  menuliskan  fifa  tidak  akan  berhenti memberikan  asistensi  terkait  kejadian  oktober  lalu dibawah kepemimpinan erick thohir Jadi bukan batal karena tragedi Kanjuruhan ['lahhh',  'udah',  'jelas',  'dong',  'batal',  'jadi',  'host', 'karena',  'ada',  'penolakan',  'Tim',  'Israel',  'main',  'di', 'Pildun', 'u', 'paragraf', 'selanjutnya', 'menuliskan', 'fifa', 'tidak',  'akan',  'berhenti',  'memberikan',  'asistensi', 'terkait', 'kejadian', 'oktober', 'lalu', 'dibawah',
'kepemimpinan', 'erick', 'thohir', 'Jadi', 'bukan', 'batal', 'karena', 'tragedi', 'Kanjuruhan']
c. Case folding, yaitu langkah yang mengubah huruf besar ke dalam huruf kecil (lowercase) pada data. Berikut adalah tahapan yang diterapkan dalam proses Case folding :
1. Membaca setiap baris data tweet yang terdapat huruf kapital.
2. Mengubah seluruh huruf besar menjadi huruf kecil.
Pada tabel 5 berikut merupakan contoh data hasil tahap case folding :
Tabel 5. Hasil Case folding Hasil tokenize Hasil Case folding
['lahhh',  'udah',  'jelas',  'dong',  'batal',  'jadi',  'host', 'karena',  'ada',  'penolakan',  'Tim',  'Israel',  'main',  'di', 'Pildun', 'u', 'paragraf', 'selanjutnya', 'menuliskan', 'fifa', 'tidak',  'akan',  'berhenti',  'memberikan',  'asistensi', 'terkait', 'kejadian', 'oktober', 'lalu', 'dibawah',
'kepemimpinan', 'erick', 'thohir', 'Jadi', 'bukan',  'batal', 'karena', 'tragedi', 'Kanjuruhan']
lahhh  udah  jelas  dong  batal  jadi  host  karena  ada penolakan  tim  israel  main  di  pildun  u  paragraf selanjutnya  menuliskan  fifa  tidak  akan  berhenti memberikan  asistensi  terkait  kejadian  oktober  lalu dibawah kepemimpinan erick thohir jadi bukan batal karena tragedi kanjuruhan
d. Normalize, langkah ini berfungsi untuk mengubah kata-kata yang disingkat menjadi kata-kata yang bermakna berdasarkan isi dari Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) sehingga infromasi yang diperoleh dapat diproses dengan mudah [23]. Misalnya kata ‘utk’ menjadi ‘untuk’ dan ‘udh’ menjadi ‘udah’.  Berikut adalah tahapan yang diterapkan dalam proses Normalize :
1. Mencari kata yang disingkat pada data.
2. Data kata yang disingkat yang ditemukan maka akan diganti dengan kata normal yang memiliki makna berdasarkan isi KBBI.
Pada tabel 6 berikut merupakan contoh data hasil tahap normalize :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
Tabel 6. Hasil Normalize
Hasil Case folding Hasil Normalize
lahhh  udah  jelas  dong  batal  jadi  host  karena  ada penolakan  tim  israel  main  di  pildun  u  paragraf selanjutnya  menuliskan  fifa  tidak  akan  berhenti memberikan  asistensi  terkait  kejadian  oktober  lalu dibawah kepemimpinan erick thohir jadi bukan batal karena tragedi kanjuruhan ['lahhh',  'sudah',  'jelas',  'dong',  'batal',  'jadi',  'host', 'karena',  'ada',  'penolakan',  'tim',  'israel',  'main',  'di', 'piala',  'dunia',  'kamu',  'paragraf',  'selanjutnya', 'menuliskan', 'fifa', 'tidak', 'akan', 'berhenti', 'memberikan', 'asistensi', 'terkait', 'kejadian', 'oktober', 'lalu', 'dibawah', 'kepemimpinan', 'erick', 'thohir', 'jadi',
'bukan', 'batal', 'karena', 'tragedi', 'kanjuruhan']
e. Filtering, atau stopword removal berfungsi untuk menghapus kata yang tidak memiliki nilai pada data seperti ‘yang’, ‘dan’, ‘dari’, ‘di’ dan ‘untuk’ [24]. Berikut adalah tahapan yang diterapkan dalam proses Filtering : 1. Membaca token kata-kata yang tersedia pada daftar stopwords.
2. Mencari setiap kata dan mencocokkan dengan kata yang terdapat pada daftar stopwords.
3. Jika kata yang cocok ditemukan dengan daftar stopwords maka kata tersebut akan dihapus.
Pada tabel 7 berikut merupakan contoh data hasil tahap filtering :
Tabel 7. Hasil Filtering Hasil Normalize Hasil Filtering
['lahhh',  'sudah',  'jelas',  'dong',  'batal',  'jadi',  'host', 'karena',  'ada',  'penolakan',  'tim',  'israel',  'main',  'di', 'piala',  'dunia',  'kamu',  'paragraf',  'selanjutnya', 'menuliskan', 'fifa', 'tidak', 'akan', 'berhenti', 'memberikan', 'asistensi', 'terkait', 'kejadian', 'oktober', 'lalu', 'dibawah', 'kepemimpinan', 'erick', 'thohir', 'jadi',
'bukan', 'batal', 'karena', 'tragedi', 'kanjuruhan']
lahhh  batal  host  penolakan  tim  israel  main  paragraf menuliskan berhenti asistensi terkait kejadian oktober dibawah  kepemimpinan  erick  thohir  batal  tragedi kanjuruhan
f. Penerjemahan, tahap ini berfungsi sebab pada penelitian ini penulis menggunakan library vader sentiment yang dimana  library  ini  menggunakan  kamus  berbahasa  Inggris.  Berikut  adalah  tahapan  yang  diterapkan  dalam proses penerjemahan :
1. Mencari kata berbahasa Indonesia.
2. Data kata yang ditemukan kemudian diterjemahkan kedalam bahasa Inggris menggunakan library googletrans.
3. Menyimpan data tweet berbahasa Inggris.
Pada tabel 8 berikut merupakan contoh data hasil tahap penerjemahan :
Tabel 8. Hasil Penerjemahan
Hasil Filtering Hasil Penerjemahan lahhh  batal  host  penolakan  tim  israel  main  paragraf menuliskan berhenti asistensi terkait kejadian oktober dibawah  kepemimpinan  erick  thohir  batal  tragedi kanjuruhan lahhh  cancel hosting  the  israel  team's  refusal  to  play paragraph  writing  stop  assistance  regarding  the october  incident  under  the  leadership  of  erick  thohir cancel kanjuruhan tragedy

## 3.3 Pembobotan dengan Lexicon Based
Penelitian  ini  juga  menggunakan  metode  Lexicon  Based  sebagai  media  pelabelan  atau  pembobotan  agar  dapat memaksimalkan  hasil  yang  diperoleh.  Dalam  pengaplikasiannya,  Lexicon  Based  memiliki  dua  kamus  yang digunakan sebagai daftar kata. Kamus dengan kumpulan kata yang berhubungan dengan emosi positif dan kamus dengan  kumpulan  kata  yang  berhubungan  dengan  emosi  negatif [5].  Ketika  proses  sortir  dilakukan  pada  satu bagian data, total bobot data menghasilkan nilai positif, negatif, atau netral . Setelah menyortir data, maka akan memberikan  bobot  dari  data  tersebut  [10].  Perhitungan  pada  metode  Lexicon  dapat  dilihat  pada  persamaan  5 berikut :
Sentence sentiment { positive if S positive >   S negative neutral if S positive = S negative negative if S positive < S negative
(5)
Setelah  melalui  tahap  pembobotan  akan  menghasilkan  data  berupa  sentimen  positif  dan  negatif  dengan ketentuan jika nilai polaritas lebih besar atau sama dengan 0,1 maka akan diberi label sentiment positif dan jika nilai  polaritas  lebih  kecil  atau  sama  dengan  0,0  maka  akan  diberi  label  sentimen  negatif.  Hasil  dari  pelabelan dengan metode Lexicon akan digunakan sebagai data pendukung untuk klasifikasi dengan Naïve Bayes. Contoh hasil pembobotan dengan Lexicon Based dapat dilihat pada tabel 9 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
Tabel 9. Hasil Pembobotan dengan metode Lexicon Based
Tweet Nilai polaritas Sentimen lahhh  batal  host  penolakan  tim  israel  main  paragraf menuliskan  berhenti  asistensi  terkait  kejadian  oktober dibawah kepemimpinan erick thohir batal tragedi kanjuruhan -0.802 Negatif sebel  batal  indo  sebel  alasan  batalnya  sentimen  anti  israel kemarin pas tragedi kanjuruhan ratusan tewas akuntabilitasnya dilanjutin really need to fix their priority -0.9201 Negatif ganjar indonesia
bertanggungjawab oke let see pertanggungjawaban  batal  nolak  doang  solusi  bangsa terancam  rugi  iya  minimal  lobi  biar  indonesia  main  amp  gk diban 0.7167 Positif indonesia  batal  tuan  rumah  ketum  erick  thohir  berupaya maksimal melobi menerima keputusannya 0.7845 Positif

## 3.4 Klasifikasi dengan Naïve Bayes
Naïve  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  dengan  model  statistik  dan  probabilistik  yang  sederhana  berdasarkan teorema  Bayes  yang  diberi  asumsi  yaitu  setiap  atributnya  bersifat  independen.  Jadi,  algoritma  Naïve  Bayes mengasumsikan ada atau tidak suatu atribut tertentu yang tidak memiliki kesamaan dengan ciri-ciri kelas lainnya [6]. Naïve Bayes bermanfaat proses klasifikasi dan menentukan estimasi dengan hanya menggunakan sedikit data latih (training data) [25]. Naive Bayes sering bekerja jauh lebih baik bahkan dalam situasi dunia nyata yang paling sulit sekalipun. Tujuan dari pengklasifikasi studi Naïve Bayes adalah untuk mengklasifikasikan hasil komentar online tentang penerapan teknologi yang telah melewati proses analisis opini [26]. Peneliti menggunakan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasi opini pengguna Twitter mengenai pembatalan status Indonesia sebagai tuan rumah  Piala  Dunia  U-20  dan  didukung  dengan  metode  pendekatan  Lexicon  untuk  mengoptimalkan  hasil  yang diperoleh  berupa  confusion  matrix  yaitu  accuracy,  precision,  recall  dan  f-measure  dari  analisis  Naïve  Bayes tersebut.
a. Sentimen
Hasil yang diperoleh dengan metode Naïve Bayes dan didukung dengan metode pendekatan Lexicon Based menghasilkan kelas sentimen negatif berjumlah 796 tweet atau 84,14% dan sentimen positif berjumlah 150 tweet atau 15,86% dari total data sebanyak 946 tweet, yang diilustrasikan pada gambar 2 berikut :
Gambar 2. Grafik jumlah Sentimen
b. Visualisasi wordcloud
Hasil dari sentimen negatif dan positif tentang pembatalan Indonesia sebagai tuan rumah Piala Dunia U-20 belum diketahui kata yang terkandung dalam kelas sentiment negatif dan positif. Oleh karena itu diperlukan wordcloud yang berfungsi untuk membagikan kalimat opini yang  termasuk ke dalam kelas sentimen positif atau negatif. Visualisasi data kata yang terdapat dalam kelas sentimen positif atau negatif. Visualisasi tersebut dapat dilihat pada gambar 3 berikut :

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
Sentimen negatif Sentimen positif
Gambar 3. Hasil Wordcloud

## 3.5 Evaluasi
Hasil pengujian akurasi menggunakan metode Naïve Bayes divisualisasikan dalam bentuk confusion matrix, yang dimana bentuk ini memberikan perbandingan hasil klasifikasi Naïve Bayes yang dibantu oleh metode pembobotan Lexicon  Based.  Model  confusion  matrix  dalam  bentuk  matrix  ukuran  2x2  yang  menunjukkan  682  tweet  yang bernilai True Positive (TP) dan 114 tweet yang bernilai True Negative (TN). Visualisasi model confusion matrix digambarkan pada gambar 4 berikut:

## Gambar 4. Visualisasi Confusion Matrix
Hasil  dari  confusion  matrix,  True  Positive  (TP)  disebut  sebagai  prediksi  kelas  positif  yang  benar sedangkan False Positive (FP) merupakan nilai yang salah. Untuk True Negative (TN) merupakan kelas negatif yang diprediksi bernilai benar sementara False Negative (FN) untuk kelas yang salah.  Hasil dari kelas tersebut dapat dilihat pada tabel 10 berikut :
Tabel 10. Hasil Confusion Matrix Nilai sebenarnya TRUE FALSE Nilai prediksi TRUE 682 114 FALSE 36 114
Nilai  kelas  pada  confusion  matrix  kemudian  dihitung  secara  manual  untuk  memperoleh persentase  nilai accuracy, precision, recall dan f-measure.
a. Perhitungan Accuracy :
Accuracy = ( 682 + 114 ) ( 682 + 114 + 36 + 114 ) × 100% = 796 946 × 100 100 = 84 %
b. Perhitungan Precision :
Precision  = TP TP+FP × 100% = 682 ( 682 + 114 ) × 100% = 682 796 × 100 100 = 86 %
c. Perhitungan Recall

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
Recall = TP TP+FN × 100% = 682 ( 682 + 36 ) × 100% = 682 718 × 100 100 = 95 %
d. Perhitungan F-measure
F − measure = 2 ×precision ×recall precision+recall × 100% 2 × 86 × 95 86+ 95 = 16.340
181 × 100 100 = 90 %
Berdasarkan hasil perhitungan confusion matrix  dapat dilihat performa klasifikasi dengan metode Naïve Bayes yang diperkuat dengan pembobotan Lexicon Based menghasilkan tingkat akurasi sebesar 84% dari total 946 tweet, dengan persentase sebesar 86% untuk untuk precision, 95% untuk nilai recall, dan 90%  untuk nilai f- measure.  Hasil  perhitungan  manual  sesuai  dengan  output  perhitungan  pada  bahasa  pemrograman  Python  yang dapat dilihat pada gambar 5 berikut :
Gambar 5. Output oleh Python

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian analisis sentimen respon pengguna Twitter terhadap pembatalan Indonesia sebagai tuan rumah Piala Dunia U-20 menggunakan data hasil crawling dengan kata kunci ‘fifa batal u-20’ diperoleh data sebanyak 946 tweet kemudian data tersebut melalui tahap preprocessing yang dimana tahapan didalamnya meliputi cleaning, tokenize, case folding, normalize, filtering dan penerjemahan agar data yang diperoleh dapat digunakan pada tahap pelabelan dengan metode Lexicon Based. Selanjutnya data yang telah dilabeli akan diklasifikasi dengan memakai  metode  Naïve  Bayes.  Hasil  sentimen  diperoleh  berupa  150  tweet  positif  dengan  persentase  sentimen sebesar  15,86%,  dan 796  tweet  negatif  dengan  persentase  sentimen  sebesar  84,14%.  Persepsi  negatif  memiliki jumlah lebih banyak daripada positif, hal ini disebabkan karena sebagian besar tweet menunjukkan kekecewaan terhadap  keputusan  FIFA  tentang  pembatalan  Indonesia  sebagai  tuan  rumah  Piala  Dunia  U-20,  ketakutan masyarakat  terhadap  sanksi  FIFA  dan  beberapa  ungkapan  kekecewaan  kepada  tokoh  masyarakat.  Dari  hasil confusion matrix diperoleh performa klasifikasi dengan metode Naïve Bayes yang diperkuat dengan pembobotan Lexicon Based yang menghasilkan persentase akurasi sebesar 84% dari total 946 tweet, dengan persentase sebesar 86% untuk untuk precision, 95% untuk nilai recall, dan 90% untuk nilai f-measure. Untuk penelitian selanjutnya diharapkan  pengembangan  penelitian  seperti  menerapkan  algoritma  yang berbeda  atau memaksimalkan kinerja pembobotan  dengan  metode  pembobotan  lainnya  agar  hasil  yang  diperoleh  lebih  akurat  dalam  menganalisis sentimen dan diharapkan agar menggunakan media sosial selain Twitter seperti Facebook, Instagram dan Youtube.

## REFERENCES
[1] M. S. Alif and A. R. Pratama, “Analisis Kesadaran Keamanan di Kalangan Pengguna E-Wallet di Indonesia,” J. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 1–7, 2021, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/17279
[2] B.  W.  Sari  and  F.  F.  Haranto,  “Implementasi  Support  Vector  Machine  Untuk  Analisis  Sentimen  Pengguna  Twitter Terhadap  Pelayanan  Telkom  Dan  Biznet,”  J.  Pilar  Nusa  Mandiri,  vol.  15,  no.  2,  pp.  171–176,  2019,  doi: 10.33480/pilar.v15i2.699.
[3] C.  Darmawan,  H.  Silvana,  H.  N.  Zaenudin,  and  R.  Effendi,  “Pengembangan  hubungan  interpersonal  remaja  dalam penggunaan media sosial di Kota Bandung,” J. Kaji. Komun., vol. 7, no. 2, p. 159, 2019, doi: 10.24198/jkk.v7i2.21163.
[4] A.  C.  Najib,  A.  Irsyad,  G.  A.  Qandi,  and  N.  A.  Rakhmawati,  “Perbandingan  Metode  Lexicon-based  dan  SVM untuk Analisis Sentimen Berbasis Ontologi pada Kampanye Pilpres Indonesia Tahun 2019 di Twitter,” Fountain Informatics J., vol. 4, no. 2, p. 41, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i2.3573.
[5] 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.
[6] M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J., vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[7] S.  A.  Dainamang,  N.  Hayatin,  and  D.  R.  Chandranegara,  “Analisis  Sentimen  Media  Sosial  Twiiter  terhadap  RUU Omnibus Law dengan Metode Naive Bayes dan Particle Swarm Optimization,” Komputika  J. Sist. Komput., vol. 11, no. 2, pp. 211–218, 2022, doi: 10.34010/komputika.v11i2.6037.
[8] L. B. Ilmawan and M. A. Mude, “Perbandingan Metode Klasifikasi Support Vector Machine dan Naïve Bayes untuk Analisis  Sentimen  pada  Ulasan  Tekstual  di  Google  Play Store,” Ilk.  J.  Ilm., vol.  12, no. 2, pp. 154–161, 2020,  doi: 10.33096/ilkom.v12i2.597.154-161.
[9] M.  Hudha,  E.  Supriyati,  and  T.  Listyorini,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Youtube  Terhadap  Tayangan #Matanajwamenantiterawan Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer), vol. 5, no.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i3.6144
1, pp. 1–6, 2022, doi: 10.33387/jiko.v5i1.3376.
[10]  A.  H.  Dyo  fatra,  N.  H.  Hayatin,  and  C.  S.  K.  Aditya,  “Analisa  Sentimen  Tweet  Berbahasa  Indonesia  Dengan Menggunakan Metode Lexicon Pada Topik Perpindahan Ibu Kota Indonesia,” J. Repos., vol. 2, no. 7, p. 977, 2020, doi: 10.22219/repositor.v2i7.937.
[11]  R.  Mahendrajaya,  G.  A.  Buntoro,  and  M.  B.  Setyawan,  “Analisis  Sentimen  Pengguna  Gopay  Menggunakan  Metode Lexicon Based Dan Support Vector Machine,” Komputek, vol. 3, no. 2, p. 52, 2019, doi: 10.24269/jkt.v3i2.270.
[12]  H. Hassani, C. Beneki, S. Unger, M. T. Mazinani, and M. R. Yeganegi, “Text mining in big data analytics,” Big Data Cogn. Comput., vol. 4, no. 1, pp. 1–34, 2020, doi: 10.3390/bdcc4010001.
[13]  R. R. Kurniawan and I. Zufria, “Penerapan Text Mining Pada Sistem Penyeleksian Judul Skripsi Menggunakan Algoritma Latent Dirichlet Allocation (LDA),” Indones. J. Comput. Sci., vol. 11, no. 3, pp. 1036–1052, 2022, [Online]. Available: http://3.8.6.95/ijcs/index.php/ijcs/article/view/3120/84
[14]  A.  Chamekh,  M.  Mahfoudh,  and  G.  Forestier,  “Sentiment  Analysis  Based  on Deep  Learning  in E-Commerce,”  Lect. Notes Comput. Sci. (including Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 13369 LNAI, pp. 498– 507, 2022, doi: 10.1007/978-3-031-10986-7_40.
[15]  A. Ligthart, C. Catal, and B. Tekinerdogan, Systematic reviews in sentiment analysis: a tertiary study, vol. 54, no. 7. Springer Netherlands, 2021. doi: 10.1007/s10462-021-09973-3.
[16]  Pemerintah  Pusat,  “Instruksi  Presiden  (INPRES)  tentang  Dukungan  Penyelenggaraan  FIFA  U-20  World  Cup  Tahun 2021,” SK No 031271 A, 2020 [Online]. Available: https://peraturan.bpk.go.id/Home/Details/145868/inpres-no-8-tahun- 2020
[17]  FIFA,  “FIFA  Footbal  Stadiums  Guidelines,”  Fédération  Internationale  de  Football  Association,  2022. https://www.fifa.com/technical/stadium-guidelines (accessed May 01, 2023).
[18]  FIFA,  “FIFA  removes  Indonesia  as  host  of  FIFA  U-20  World  Cup  2023 TM ,”  Fédération  Internationale  de  Football Association, 2023. https://www.fifa.com/about-fifa/organisation/media-releases/fifa-removes-indonesia-as-host-of-fifa- u-20-world-cup-2023-tm (accessed May 01, 2023).
[19]  Samsir, Ambiyar, U. Verawadina, F. Edi, and R. Watrianthos, “Analisis Senitmen Pembelajaran Daring pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 149, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[20]  M. Arifiansyah Ayub, “Analisis Topik Ekonomi Dengan Algoritma K-Means Pada Media Online Era Pandemi Covid- 19  Di  Sulawesi  Tenggara,”  JIKO  (Jurnal  Inform.  dan  Komputer),  vol.  4,  no.  2,  pp.  133–138,  2021,  doi: 10.33387/jiko.v4i2.3235.
[21]  H. Jayadianti, R. Damayanti, and ..., “Latent Semantic Analysis (Lsa) Dan Automatic Text Summarization (Ats) Dalam Optimasi Pencarian Artikel Covid 19,” Semin. Nas. …, vol. 2020, no. Semnasif, pp. 52–59, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.upnyk.ac.id/index.php/semnasif/article/view/4085
[22]  M. R. Nurhusen, J. Indra, and K. A. Baihaqi, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kenaikan Harga Bahan Bakar  Minyak  (  BBM  )  Menggunakan  Metode  Logistic  Regression,”  vol.  7,  pp.  276–282,  2023,  doi: 10.30865/mib.v7i1.5491.
[23]  Z.  Alhaq,  A.  Mustopa,  S.  Mulyatun,  and  J.  D.  Santoso,  “Penerapan  Metode  Support  Vector Machine  Untuk  Analisis Sentimen Pengguna Twitter,” J. Inf. Syst. Manag., vol. 3, no. 2, pp. 44–49, 2021, doi: 10.24076/joism.2021v3i2.558.
[24]  D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.
[25]  M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve  Bayes  dan  Support  Vector  Machine,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  1,  p.  542,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[26]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.