ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 1, Agustus 2023, Hal 553-561 DOI 10.30865/klik.v4i1.1104 https://djournals.com/klik

## Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
I Gusti Agung Indrawan 1 , Dewa Ayu Indah Cahya Dewi 2,* , Ida Ayu Putu Ananda Wisdantini 1
1 Fakultas Teknologi dan Informatika, Prodi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Denpasar, Indonesia
2 urusan Teknik Elektro, Program Studi Sarjana Terapan Teknik Otomasi, Politeknik Negeri Bali, Badung, Indonesia Email: 1 agung.indrawan@instiki.ac.id, 2,* ayuindahcahyadewi@pnb.ac.id, 3 dayuananda247@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ayuindahcahyadewi@pnb.ac.id
Abstrak− Twitter merupakan salah satu media sosial sebagai wadah yang cocok untuk mengemukakan pendapat dari masyarkat pada masa kini. Banyak masyarakat mengemukakan opininya melalui unggahan pada media sosial Twitter terhadap isu-isu yang menjadi trending topik. Salah satu isu yang sedang trending topik pada tahun 2022 adalah pelaksanaan kegiatan presidensi G20 yang diadakan di Bali, Indonesia. Isu tersebut, dapat memunculkan opini positif ataupun negatif dari masyarakat. Pada penelitian, akan dilakukan analisis sentimen terhadap pelaksanaan kegiatan presidensi G20 tahun 2022 dengan menggunakan Python Google Colab, RapidMiner Studio, dan Orange Data Mining. Pengumpulan data awal terdapat 24.840 data yang akan melalui tahap pre-processing text, pelabelan, pembagian, dan klasifikasi data menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes. Sehingga mendapatkan hasil klasifikasi sentimen positif 1.600  data  (72,37%)  dan  sentimen  negatif  611  data  (27,63%).  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  sentimen  dapat  disimpulkan  bahwa masyarakat mendukung adanya kegiatan pelaksanaan kegiatan G20 tahun 2022 di Bali, Indonesia dilihat dari sentimen positif lebih banyak dibandingkan sentimen negatif. Klasifikasi Naïve Bayes memiliki performa yang cukup baik dalam mengklasifikasi topik yang diteliti, dimana didapatkan nilai akurasi sebesar 88.01%.
Kata Kunci: Analisis Sentimen; KTT G20 Indonesia; Twitter; Klasifikasi Naïve Bayes;
Abstract− Twitter is one of the social media as a suitable forum to express opinions from the community today. Many people express their  opinions  through  posts  on  social  media  Twitter  on  issues  that  are  trending  topics.  One  of  the  trending  topics  in  2022  i s  the implementation  of  the  G20  presidency  held  in  Bali,  Indonesia.  This  issue,  can  generate  positive  or  negative  opinions  from  the community. In the research, a sentiment analysis will be carried out on the implementation of G20 presidency activities in 2022 using Python Google Colab, RapidMiner Studio, and Orange Data Mining. In the initial data collection, there are 24,840 data that will go through the stages of text pre-processing, labeling, sharing, and data classification using the Naïve Bayes classification method. So that it obtained the results of the classification of positive sentiment 1,600 data (72.37%) and negative sentiment 611 data (27.63%). Based on the results of the sentiment classification, it can be concluded that the public supports the implementation of G20 activities in 2022 in  Bali,  Indonesia,  seen  from  positive  sentiment  more  than  negative  sentiment.  The  Naïve  Bayes  classification  has  a  fairly  good performance in classifying the topics studied, where an accuracy value of 88.01% is obtained.
Keywords : Sentiment Analysis; G20 Indonesia Summit; Twitter; Naïve Bayes Classifier; RapidMiner

## 1. PENDAHULUAN
G20 merupakan sebuah forum tingkat tinggi yang menghimpun kekuatan ekonomi negara maju dan negara berkembang yang menyatukan para pemimpin global untuk membahas isu-isu perekonomian dunia [1]. Kali ini Indonesia diberikan kesempatan untuk memegang sekaligus menjadi tuan rumah kegiatan G20. Kegiatan presidensi G20 ini akan dilaksanakan selama satu tahun, mulai dari 1 Desember 2021 hingga 30 November 2022. Tema dari presidensi G20 ini adalah “ Recover Together, Recover Stronger” . Dimana dengan ini Indonesia mengajak seluruh dunia bersama-sama untuk memulihkan ekonomi setelah Covid -19 [2].
Indonesia sebagai tuan rumah dilaksanakannya kegiatan G20 pada tahun 2022, tentu saja hal ini tidak luput dari pandangan atau opini masyarakat  seluruh dunia terutama Indonesia. Masyarakat  bebas memberikan opini terhadap isu apapun termasuk pada kegiatan pelaksanaan G20 tahun 2022. Banyaknya opini yang diberikan oleh masyarakat sehingga dapat  memunculkan  berbagai  opini,  baik  itu  opini  positif  ataupun  negatif.  Karena  saat  ini  perkembangan  media  yang begitu pesat, dapat memunculkan banyak media online mulai dari media berita sampai dengan media sosial dan opini- opini tersebut bisa disampaikan dengan memberikan ulasan melalui situs media sosial yang merupakan salah satu wadah yang  cocok  untuk  mengemukakan  pendapat  dari  masyarkat  pada  masa  kini.  Contoh  media  sosial  yang  cocok  sebagai wadah untuk menyampaikan opini seperti Twitter, Instagram, Blog pribadi, dan lain sebagainya. Berdasarkan uraian diatas, maka dapat dilakukan sebuah pengolahan data dengan analisis sentimen. Setiap tweet yang  diunggah  oleh  masyarakat  pada  aplikasi  Twitter  tidak  mengandung  makna  yang  selaras,  karena  hal  itulah  perlu dilakukannya  analisis  terhadap  opini  masyarakat  di  Twitter  mengenai  pelaksanaan  G20  tahun  2022  dengan mengklasifikasi  opini positif dan negatif.  Sehingga hasil output dari dilakukannya analisis sentimen pada pelaksanaan kegiatan presidensi G20 tahun 2022 ini akan berdampak menjadikannya sebagai bahan evaluasi pada operasional untuk meningkatkan kualitas pengadaan kegiatan atau event internasional di Indonesia selanjutnya. Data  yang  akan  diklasifikasi  pada  penelitian  ini,  diambil  dengan range data  dari  bulan  Agustus  2022  sampai dengan bulan Januari 2023. Dimana pada periode tersebut banyak masyarakat yang memberikan berbagai pendapat atau opininya mengenai Presidensi G20 tahun 2022, dilihat dari trending topik G20 yang dibahas oleh masyarakat Twitter. Penarikan data awal akan dilakukan pada media sosial Twitter. Dijelaskan dalam jurnal [3] pada tahun 2017 pengguna Twitter di  seluruh dunia mencapai  328 juta, dibandingkan dengan periode yang sama di tahun sebelumnya meningkat sekitar 14%. Indonesia termasuk pengguna yang produktif di Twitter , disebutkan sebanyak 77% pengguna Twitter dan
I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
menghasilkan mencapai 4,1 miliar tweet sepanjang 2016. Maka Indonesia dapat dikatakan salah satu pengguna Twitter terbesar  di  dunia.  Metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Naïve  Bayes .  Karena  metode  ini  mampu menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi untuk mengklasifikasi ulasan pengguna kedalam opini positif dan negatif. Naïve Bayes juga merupakan klasifikasi yang paling sederhana [4].
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  referensi  penelitian  terdahulu  sebagai  perbandingan.  Penelitian  pertama dilakukan  oleh  [5]  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Opini  Masyarakat  Tentang  Vaksin  Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier ”. Penelitian tersebut membahas tentang menganalisis pendapat vaksinasi COVID-19  di  Indonesia  yang  dilakukan  terhadap  daya  3780 tweet yang  berkaitan  dengan  vaksinasi  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier .  Hasil  dari  penelitian tersebut,  sebagian besar tweet memiliki sikap positif (60,3 %), sementara  jumlah tweet yang  netral  (34,4  %)  melebihi  jumlah tweet yang  menentang  (5,4  %).  Nilai  akurasi  yang dihasilkan sebesar 0,93 (93 %).
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  [6]  yang  berjudul  “Analisis  Sentimen  Opini  Publik  Mengenai  Covid-19  Pada Twitter  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes dan  KNN”.  Penelitian  ini  berfokus  pada  perbandingan  hasil  klasifikasi metode Naïve Bayes dan KNN, serta mengetahui kecenderungan opini masyarakat di Twitter. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes, memiliki nilai lebih tinggi dengan tingkat accuracy sebesar 63.21% dibandingkan dengan metode KNN  yang  memiliki  tingkat accuracy sebesar  58.10%  dan  didapatkan  kecenderungan  opini  masyarakat  di  Twitter condong positif, hal tersebut dapat dilihat dari jumlah opini positif sebesar 610 sedangkan negatif 488, ditunjang dengan hasil pengujian precision di metode Naïve Bayes dengan nilai positif lebih inggi dari pada negatif yaitu 66.40% : 58.94%. Penelitian ketiga dilakukan oleh [7] yang berjudul “Analisis Sentimen Terhadap Layanan Indihome Berdasarkan Twitter Dengan Metode Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)”. Dimana dalam penelitiannya membahas tentang menganalisis  sentimen  opini  pengguna  layanan  Indihome  yang  diunggah  pada  aplikasi  Twitter  dengan  menggunakan metode Support  Vector Mecine (SVM).  Penelitian ini menghasilkan accuracy 87%, precision 86%, recall 95%, error rate 13%, dan f1-score 90%. Dapat disimpulkan bahwa nilai positif sebesar 18,4 % dan hasil nilai negatif sebasar 81,6%. Penelitian keempat dilakukan oleh [8] yang berjudul “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support  Vector  Machine (SVM)”.  Penelitian  ini  membahas  tentang  pendeteksian  kata-kata  yang mengandung hate  speech pada  portal  berita online dengan  menggunakan  pendekatan Neural  Language  Processing . Metode  yang  digunakan  adalah Support  Vector  Machine (SVM).  Hasil  analisis  sentimen  menunjukkan  sebanyak  87 komentar  untuk  kategori hate  speech (negatif)  sementara    untuk    kategori    tidak hate  speech (positif)  terdapat  105 komentar dengan rata-rata accuracy 53,88 % recall 49,69%, precision 48,77%, Classification erro r 46,12% dan fmeasure 49.23%.
Penelitian kelima dilakukan oleh [9] yang berjudul “Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek PSBB Pada Twitter  Dengan  Algoritma Decision  Tree ,  KNN,  dan Naïve  Bayes ”.  Penelitian  ini  membahas  tentang  menganalisis pendapat pengguna jalan dan kendaraan yang kondisi di wilayahnya sedang diadakan PSBB serta membandingkan hasil klasifikasi dari algoritma Decision Tree , Naïve Bayes , dan KNN. Penelitian ini mendapatkan hasil accuracy dari Decision Tree , KNN, dan Naïve Bayes yaitu 83,3%, 80,80%, dan 80,03%. Hasil precision Decision Tree , K-NN, dan Naïve Bayes yaitu  81,06%,  82,72%,  dan  87,54%.  Sementara  hasil  Recall Decision  Tree ,  K-NN,  dan Naïve  Bayes adalah  87,17%, 74,41%,  dan  62,71%.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa classifier  Decision  Tree adalah classifier terbaik  untuk digunakan dengan dataset media sosial karena memberikan prediksi yang lebih akurat dan tepat.
Dari  kelima  penelitian  terdahulu  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian-penelitian  terdahulu  memiliki perbedaan  dari  segi  topik,  metode,  dan  hasil  penelitian.  Perbedaan  penelitian  yang  akan  dilakukan  dengan  penelitian terdahulu adalah penelitian ini akan melakukan analisis sentimen pada pelaksanaan kegiatan presidensi G20 tahun 2022 dan data diambil dari media sosial Twitter, sehingga penelitian ini akan mengeluarkan output berupa total sentimen positif dan  negatif  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes sebagai  klasifikasi  data  dan  mengeluarkan  hasil wordcloud sentiment positif dan negatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tempat dan Waktu Penelitian
Segala  kegiatan  penelitian  ini  dilakukan  di  kampus  INSTIKI  Indonesia  yang  terletak  di  Jl.  Tukad  Palerisan,  No.  97, Panjer,  Denpasar  Selatan,  Kota  Denpasar,  Bali.  Dimana  penelitian  ini  dilakukan  pada  semester  ganjil  tahun  ajaran 2022/2023 mulai dari bulan Oktober sampai dengan semester genap tahun ajaran 2023/2024 bulan April.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini berisi suatu jalannya atau alur penelitian yang akan dilakukan untuk mencapai tujuan penelitian. Berikut adalah alur tahapan penelitian yang dapat dilihat pada gambar 1.
I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
Gambar 1. Alur Tahapan Penelitian
Berikut ini adalah penjelasan dari tahapan penelitian diatas, yaitu:
a. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mendapatkan  gambaran  secara  lengkap  mengenai  topik  penelitian  mulai  dari pengumpulan  data,  menganalisis  data,  hingga  mengimplementasi  data  dalam  tools  pada  sistem.  Untuk  mendapatkan gambaran mengenai topik penelitian perlu didukung dengan teori-teori yang terkait dengan topik penelitian. Teori-teori terkait didapatkan dari jurnal, artikel, dan karya ilimiah yang ada pada internet, serta rujukan dari buku.
b. Perumusan Masalah
Perumusan  masalah dilakukan oleh penulis untuk  mengidentifikasi  permasalahan awal, sehingga permasalahan tersebut dapat dijadikan sebagai bahan penelitian. Perumusan masalah pada penelitian ini adalah bagaimana menganalisis sentimen terhadap pelaksanaan kegiatan Presidensi G20 tahun 2022 pada aplikasi Twitter menggunakan metode Naïve Bayes .
c. Perumusan Tujuan
Tujuan dilakukannya penelitian  adalah untuk menganalisis sentimen berbasis text  mining terhadap pelaksanaan kegiatan Presidensi G20 tahun 2022 pada media sosial Twitter khususnya pada bulan Agustus 2022 hingga bulan Januari 2023.
d. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan cara meng- crawling data Twitter melalui google colab dengan menggunakan bahasa pemrograman Python . Pengumpulan data dilakukan dengan rentang data dari bulan Agustus 2022 hingga Januari 2023.
e. Pre-processing Text
Pre-processing text untuk membersihkan data-data yang sudah dikumpulkan sebelumnya agar data tersebut dapat dengan mudah dianalisis dan dapat memberikan data yang berkualitas.
f. Pelabelan Data
Pelabelan  data  dilakukan  untuk  mengetahui  kelas-kelas  pada  suatu  data.  Dimana  pelabelan  digunakan  untuk menentukan data tersebut masuk kedalam kelas positif ataupun negatif.
g. Pembagian Data
Pembagian data dilakukan untuk membagi data yang akan dianlisis menjadi data latih atau training dan data uji atau testing .
h. Klasifikasi Data
Klasifikasi data dilakukan untuk mengklasifikasi data yang sudah melewati beberapa tahap sebelumnya dengan menggunakan metode naïve bayes yang akan menghasilkan prediksi sentimen yang diuji dan tingkat performance dari klasifikasi data menggunakan naïve bayes .
i. Implementasi dalam Sistem
Implementasi  dalam  sistem  akan  dijelaskan  pada  bab  4  yang  dimana  pengolahan  data  akan  dilakukan  dengan memanfaatkan tools-tools yang ada pada software RapidMiner Studio dan Orange Data Mining .
j. Interpretasi Hasil

## I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan
Interpretasi hasil merupakan sebuah penjelasan mengenai  hasil yang didapatkan dari pengolahan data sentimen yang sudah dilakukan sebelumnya.
k. Penarikan Simpulan dan Saran
Kesimpulan akan berisi  dari point-point penting dari  hasil pengolahan data yang dilakukan pada penelitian ini, yang ditulis secara ringkas. Dan saran akan berisi saran-saran dalam pengolahan data dengan menggunakan metode dan media pengolahan data yang berbeda.

## 2.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan untuk mempermudah dalam penyusunan laporan. Dalam penelitian ini, pengumpulan data menggunakan metode crawling data pada Twitter. Dimana data yang di crawling pada penelitian ini berasal  dari  Twitter,  dikarenakan  Twitter  lebih  unggul  sebagai  penyalur  informasi  atau  berita  tercepat  dibandingkan dengan media sosial yang lainnya. Ketika terdapat topik baru yang muncul atau sedang trending dan menarik perhatian, maka  akan  ada  banyak  sekali  opini  masyarakat  yang  muncul  di  Twitter  [10].  Penarikan  data tweet hanya tweet yang berbahasa indonesia dan mengandung atau membahas tentang presidensi G20 tahun 2022 di Indonesia.
Gambar 2. Contoh Tweet Tentang Presidensi G20 Tahun 2022

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Crawling Data
Penarikan data Twitter dilakukan melalui Google Colab menggunakan bahasa pemrograman Python yang memanfaatkan library “snTwitter”,  kemudian  mengisikan  informasi  berupa  jumlah  data  yang  ingin  diambil, keyword ,  rentang  bulan, tanggal dan tahun data tweet yang akan diambil.
Tabel 1. Hasil Crawling Data
No Text 1 Indonesia akan menjadi tuan rumah KTT G20 untuk pertama kalinya dan dijadwalkan berlangsung pada 15-16 November 2022 di Nusa Dua, Kabupaten Badung, Provinsi Bali. #g20Indonesia https://t.co/fNcGtRbReI
2 Pilar Presidensi G20 Indonesia 2022 dan Upaya Perdamaian Dunia https://t.co/OCW5pEtolz
3 Indonesia memegang Presidensi G20 Tahun 2022. Isu prioritas dalam G20 adalah upaya mengendalikan perubahan iklim yang berkontribusi kepada pemulihan yang berkelanjutan. https://t.co/IJZJCJildE #KilasBalikInsight
….
24.840  Dengan KTT G20 Indonesia menerima Investasi besar untuk menyerap tenaga kerja https://t.co/NjkH32oLGM #KTTG20
Pada tabel 1 diatas merupakan data yang diperoleh pada proses crawling data dengan keyword “Pelaksanaan G20 Indonesia”  dari  tanggal  01-07  Agustus,  dimana  pada  penelitian  ini crawling data  dilakukan  per-minggu  dari  bulan Agustus 2022 hingga Januari  2023 dan di  setiap  minggu-nya menggunakan lima keyword untuk  mengumpulkan data, diantaranya  adalah  “G20  Indonesia  2022”,  “KTT  G20  Indonesia”,  “Pelaksanaan  G20  Indonesia”,  “Presidensi  G20

## I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan
Indonesia 2022”, dan “Sukseskan KTT G20”. Data yang diperoleh adalah data kotor yang masih diperlukan permbersihan data atau pre-processing text .
3.2 Pre-Processing Text
Crawling data dilakukan per-minggu dari bulan Agustus sampai Januari, data tersebut disimpan menjadi satu file excel dan mendapatkan 24.840 data kotor atau data awal. Selanjutnya data tersebut akan melalui proses pre-processing data, dimana pada proses ini data akan dibersihkan agar bisa lanjut ke tahap pelabelan dan klasifikasi. Pre-processing dilakukan dengan menggunakan software  RapidMiner  Studio ,  berikut  adalah  alur Pre-processing  text yang  dapat  dilihat  pada gambar 3.
Gambar 3. Alur Pre-processing Teks

## 3.3 Pemberian Nilai Sentimen dengan Orange Data Mining
Sebelum dilakukan pelabelan data, nilai sentimen setiap data harus diketahui terlebih dahulu. Untuk menentukan nilai sentimen tersebut dapat menggunakan software Orange, dimana dalam software ini terdapat beberapa teknik analisis yang dapat digunakan, salah satunya adalah widget sentiment analysis . Berikut merupakan alur dari penentuan nilai sentimen dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Alur Sentimen Analisis

## 3.4 Proses Klasifikasi Data
Pada proses klasifikasi data ini akan memaparkan hasil dari sentimen prediksi dan klasifikasi data akan dilakukan dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Adapun  tahapan  yang  dilakukan  sebelum  melakukan  peng-klasifikasian menggunakan Naïve Bayes adalah memasukkan data yang sudah berisi  label  sentimen kedalam software RapidMiner . Kemudian data akan disambungkan dengan operator split data untuk membagi dataset menjadi data latih 80% dan data uji 20%. Selanjutnya akan dihubungkan dengan operator-operator lainnya seperti nominal to text , process document form data , SMOTE up sampling , cross validation , dan apply model . Pada proses klasifikasi ini harus dipastikan untuk tidak adanya tanda warning agar saat skema dieksekusi tidak mengalami error .
I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
Gambar 5. Skema Dataset dan Operator Klasifikasi Data

## 3.5 Proses Klasifikasi Naïve Bayes
Pada  proses  ini  merupakan  hasil  prediksi  dari  sebuah  sentimen  akan  ditampilkan  berdasarkan  penerapan  dari  metode klasifikasi. Berikut ini adalah pengujian dengan metode naïve bayes menggunakan skema seperti gambar 6.
Gambar 6. Skema Metode Naïve Bayes
Pada skema diatas menggunakan operator cross validation , yang dimana dalam proses tersebut data latih atau data training akan  dilatih  oleh  sistem  menggunakan  operator naïve  bayes .  Setelah  itu  menggunakan  operator apply  model untuk menggabungkan antara data testing dan data training yang sudah dilatih dengan metode naïve bayes . Lalu akan dihubungkan  dengan  operaotor performance untuk  melihat tingkat performance pengujian  data  menggunakan  metode naïve bayes . Sehingga metode naïve bayes menghasilkan prediksi sentimen sebagai berikut.
I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
Terdapat juga grafik bar dari hasil prediksi sentimen dengan metode naïve bayes .
Gambar 8. Grafik Bar Hasil Prediksi Sentimen Naïve Bayes

## 3.6 Pengujian Akurasi Metode Naïve Bayes
Hasil pengujian metode naïve bayes dengan menggunakan confusion matrix dapat dilihat pada gambar 9. Pada gambar 9 dijelaskan  bahwa  pengujian  data  dengan  menggunakan  metode naïve  bayes mendapatkan total accuracy 88.01%,  dan precision dari masing-masing kelas yaitu pred. positif 99.83% dan pred. negatif 80.72%, serta recall yang diperoleh pada kelas true positif 76.14% dan true negatif 99.87%.
Gambar 9. Confusion Matrix Pengujian Data

## 3.7 Interpretasi Hasil Klasifikasi
Setelah dilakukan implementasi dan pembahasan pengolahan data sentimen mulai dari pengumpulan data awal, proses pembersihan data atau pre-processing text sehingga mendapatkan data bersih, memberikan nilai sentimen dan melakukan pelabelan  pada  setiap  data,  serta  mengklasifikasi  data  dengan  metode naïve  bayes sehingga  menghasilkan  prediksi sentimen terhadap isu kegiatan pelaksanaan G20 tahun 2022. Proses klasifikasi data dengan memanfaatkan tools-tools yang terdapat dalam software RapidMiner Studio menghasilkan prediksi sentimen yang diuji dengan metode Naïve Bayes sebesar total sentimen prediksi positif 1.600 data dan total sentimen prediksi negatif 611 data. Jika dikonversikan kedalam persentase,  sentimen  positif  mendapat  72,37%  dan  sentimen  negatif  mendapat  27,63%.  Dilihat  dari  hasil  klasifikasi, sentimen  yang  diberikan  oleh  masyarakat  Twitter  cenderung  memberikan  sentimen  positif  dibandingkan  memberikan sentimen negatif. Hal ini menunjukkan masyarakat sangat mendukung perhelatan G20 tahun 2022 yang diadakan di Bali, Indonesia. Tetapi terdapat juga beberapa masyarakat yang memberikan sentimen negatif. Sehingga dengan mengetahui sentimen yang diberikan masyarakat Twitter terhadap isu kegiatan pelaksanaan G20 tahun 2022 dapat dijadikan sebagai bahan  evaluasi  atau  tolak  ukur  oleh  pemerintah  untuk  meningkatkan  operasional  kualitas  pengadaan event bertaraf internasional yang dilakukan di Indonesia selanjutnya.
Selain  menghasilkan  total  prediksi  sentimen,  klasifikasi  data  dengan  metode Naïve  Bayes juga  menghasilkan perfoma  accuracy, percission ,  dan recall ,  yang  bertujuan  untuk  mengukur  performa  dari  metode Naïve  Bayes dalam melakukan klasifikasi data sentimen. Proses ini menggunakan perhitungan confusion matrix . Accuracy yang dihasilkan dalam  klasifikasi  data  dengan Naïve Bayes adalah  88.01%. Precision yang  dihasilkan  dari  masing-masing  kelas  yaitu kelas asli positif yang di prediksi benar (positif) oleh sistem sebanyak 6.044 dan kelas asli positif yang diprediksi salah (negatif) oleh sistem sebanyak 10, sehingga mendapat persentase pred. positif 99.83%. Selanjutnya kelas negatif yang diprediksi salah (positif) oleh sistem sebanyak 1.849 dan kelas asli negatif yang diprediksi benar (negatif) oleh sistem sebanyak 7.928, sehingga mendapat persentasi pred. negatif 80.72%. Recall yang dihasilkan dari masing-masing kelas yaitu kelas asli positif yang di prediksi benar (positif) sebanyak 6.044 dan kelas asli postif yang di prediksi salah (negatif) sebanyak 1.894 sehingga mendapat persentase 76.14%. Kelas asli negatif yang diprediksi salah (positif) sebanyak 10 dan kelas asli negatif yang diprediksi benar (negatif) sebanyak 7.928 sehingga mendapat persentase 99.87%.
Hasil pengujian model dengan perhitungan confusion matrix menunjukkan metode Naïve Bayes memiliki performa yang  cukup  baik  dalam  topik  yang  diteliti,  dimana  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  88.01%  keakuratan  sistem  dapat mengklasifikasi  data  secara benar. Precision pred. positif sebesar 99.83% dan pred. negatif sebesar 80.72%  ketepatan sistem antara informasi yang diberikan oleh sistem untuk menunjukan secara benar data kelas negatif atau kelas positif. Recall pred.  positif  sebesar  76.14%  dan  pred.  negatif  sebesar  99.87%  ketepatan  sistem  yang  menunjukan  tingkat keberhasilan atau spesifisitas untuk mengetahui kembali sebuah informasi secara benar tentang data yang kelas negatif atau pun kelas positif.
1600
611 Positif Negatif
I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes

## 3.5.1 Wordcloud Sentimen Positif dan Negatif
Terdapat  pula wordcloud atau  kemunculan  beberapa  kata  yang  sering  disebut  dari  sentimen  masyarakat  Twitter  pada sentimen kelas positif ataupun kelas negatif. Dalam tampilan wordcloud semakin banyak frekuensi  kemunculan suatu kata maka akan semakin besar pula ukuran huruf pada kata tersebut.
a. Wordcloud Sentimen Positif
Berikut adalah wordcloud sentimen kelas positif dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Wordcloud Sentimen Kelas Positif
Pada  gambar  10 wordcloud sentimen  kelas  positif  menunjukkan  bahwa  terdapat  kata-kata  yang  paling  banyak muncul pada hasil klasifikasi terhadap isu G20 tahun 2022 adalah g20, ktt, Indonesia, presidensi, recover together recover stronger, mendukung, sukseskan, dukung, menyambut, acara, ekonomi, bali, dunia, dan digital. Sehingga dari kata-kata tersebut,  dapat  diartikan  sentimen  yang  diberikan  oleh  masyarakat  Twitter  memberikan  respon  positif  dan  sangat mendukung  kesuksesan  kergiatan  pelaksanaan  G20  tahun  2022  di  Bali,  Indonesia  sehingga  dapat  dikatakan  sebagai sentimen positif.

## b. Wordcloud Sentimen Negatif
Adapun wordcloud sentimen kelas negatif dapat dilihat pada gambar 11 dibawah ini.
Pada gambar 11 wordcloud sentimen kelas negatif diatas menunjukkan bahwa kata-kata yang paling sering muncul adalah  ktt,  presidensi,  g20,  garuda,  global,  Indonesia,  pemerintah,  negara,  ekonomi,  fokus,  penyelenggaraan,

## I Gusti Agung Indrawan, Analisis Sentimen Terhadap Presidensi G20 2022 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes
mengeluarkan, anggaran, recover together recover stronger, tantangan, resesi, salah, ancaman, hoax, siber, dan pemulihan. Sehingga  dari  kata-kata  yang  terdapat  pada  sentimen  yang  diberikan  oleh masyarakat  Twitter  dapat  diartikan  sebagai ketidaksetujuan atau keraguan terhadap pelaksanaan G20 tahun 2022 yang dilakukan di Bali, Indonesia sehingga dapat dikatakan sebagai sentimen negatif.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan pada penelitian Analisis Sentimen Terhadap Pelaksanaan Kegiatan Presidensi G20 Tahun 2022 Pada Media Sosial  Twitter  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes yaitu  proses  klasifikasi  dengan  metode Naïve Bayes menghasilkan total  sentimen  prediksi  positif  1.600  data  dan  total  sentimen  prediksi  negatif  611  data.  Jika  dikonversikan  kedalam persentase, sentimen positif mendapat  72,37% dan sentimen negatif mendapat  27,63%, masyarakat  Twitter cenderung memberikan sentimen positif dibandingkan memberikan sentimen negatif terhadap isu kegiatan pelaksanaan G20 tahun 2022, Analisis sentimen dilakukan untuk mengetahui sentimen yang diberikan masyarakat Twitter terhadap isu kegiatan pelaksanaan  G20  tahun  2022  yang  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  atau  tolak  ukur  oleh  pemerintah  untuk meningkatkan operasional kualitas pengadaan event bertaraf internasional yang dilakukan di Indonesia selanjutnya, Hasil pengujian model dengan perhitungan confusion matrix menunjukkan metode Naïve Bayes memiliki performa yang cukup baik dalam topik yang diteliti, dimana didapatkan nilai akurasi sebesar 88.01% keakuratan sistem dapat mengklasifikasi data secara benar.

## REFERENCES
[1] A. F. P. I. K. M. I. A. S. Putri, “PENGARUH IMPLEMENTASI LEADERSHIP INDONESIA TERHADAP PRESIDENSI G20 DAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI BALI,” vol. 8, no. 2, pp. 276–291, 2022.
[2] N.  L.  I.  Sukawiyana  Agus,  Anak  Agung  Elik  Astari,  “AKTUALISASI  PEREKONOMIAN  INDONESIA  DALAM PRESIDENSI G20 PELUANG BERTUMBUH ATAU TREN? (STUDI ANALISIS EKONOMI),” Indones. Perspect. , vol. 7, no. 1, pp. 196–218, 2022, doi: 10.14710/ip.v7i1.48596.
[3] A. Sasmito Aribowo, “Analisis Sentimen Publik pada Program Kesehatan Masyarakat menggunakan Twitter Opinion Mining,” Semin. Nas. Inform. Medis , vol. 0, no. 0, pp. 17–23, 2018, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/snimed/article/view/11877
[4] E. Indrayuni, “Klasifikasi Text Mining Review Produk Kosmetik Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Khatulistiwa Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 29–36, 2019, doi: 10.31294/jki.v7i1.1.
[5] W.  Yulita et  al. , “Analisis Sentimen Terhadap Opini  Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jdmsi , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[6] M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Mengenai Covid-19 Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Dan Knn,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 23–28, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1347.
[7] R.  Tineges,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Terhadap  Layanan  Indihome  Berdasarkan Twitter  Dengan Metode  Klasifikasi  Support  Vector  Machine  (SVM),” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  650,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i3.2181.
[8] A. N. Ulfah and M. K. Anam, “Analisis Sentimen Hate Speech Pada Portal Berita Online Menggunakan Support Vector Machine (SVM),” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i1.196.
[9] M. Syarifuddinn, “Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek Psbb Pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree,Knn, Dan Naïve Bayes,” INTI Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 87–94, 2020, doi: 10.33480/inti.v15i1.1433.
[10]  D.  Musfiroh,  U.  Khaira,  P.  E.  P.  Utomo,  and T.  Suratno,  “Analisis  Sentimen terhadap  Perkuliahan Daring di  Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon: Sentiment Analysis of Online Lectures in Indonesia from Twitter Dataset Using InSet Lexicon,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 24–33, 2021.
[11]  R.  W.  Samsir,  Ambiyar,  Unung  Verawardina,  Firman  Edi,  “Analisis  Sentimen  Pembelajaran  Daring  Pada  Twitter  di  Masa Pandemi  COVID-19  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  5,  no.  1,  p.  149,  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.
[12]  D. P. Santoso and W. Wibowo, “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Buzzbreak Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier pada Situs Google Play Store,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 11, no. 2, 2022, doi: 10.12962/j23373520.v11i2.72534.
[13]  E. S. Negara, R. Andryani, and P. H. Saksono, “Analisis Data Twitter: Ekstraksi dan Analisis Data G eospasial,” J. INKOM , vol. 10, no. 1, p. 27, 2016, doi: 10.14203/j.inkom.433.
[14]  A. Wandani, “Sentimen Analisis Pengguna Twitter pada Event Flash Sale Menggunakan Algoritma K-NN, Random Forest, dan Naive Bayes,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI , vol. 5, no. 2, pp. 651–665, 2021.
[15]  D. Alita and A. R. Isnain, “Pendeteksian Sarkasme pada Proses Analisis Sentimen Menggunakan Random Forest Classifier,” J. Komputasi , vol. 8, no. 2, pp. 50–58, 2020, doi: 10.23960/komputasi.v8i2.2615.
[16]  Normah,  B.  Rifai,  S.  Vambudi,  and  R.  Maulana,  “Analisa  Sentimen  Perkembangan  Vtuber  Dengan  Metode  Support  Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[17]  W. R. D. Astuti, “Kerja Sama G20 dalam Pemulihan Ekonomi Global dari COVID-19,” Andalas J. Int. Stud. , vol. 9, no. 2, p. 131, 2020, doi: 10.25077/ajis.9.2.131-148.2020.
[18]  J. Eka Sembodo, E. Budi Setiawan, and Z. Abdurahman Baizal, “Data Crawling Otomatis pada Twitter,” no. September, pp. 11– 16, 2016, doi: 10.21108/indosc.2016.111.
[19]  A.  F.  Harismawan,  “Analisis  Perbandingan  Performa  Web  Service  Menggunakan  Bahasa  Pemrograman  Python  ,  Php  ,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  237–245,  2017,  [Online].  Available:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/781
[20]  M. L. Suliztia, “Penerapan Analisis Random Forest pada Prototype Sistem Prediksi Harga Kamera Bekas Menggunakan Flask,” Fak. Mat. Dan Ilmu Pengetah. Alam , pp. 1–107, 2020.