Vol. 17, No. 1, March 2024, pp. 47~57 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v17i1.22265  47

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Komentar Twitter Proyek Pembagunan IKN
Faiz Zamzami 1 , Rahmat Hidayat 2 , Rina Fathonah 3
1,3 Department of Data Science, Univesitas Putra Bangsa, Indonesia
2 Department of Informatic, Univesitas Putra Bangs, Indonesia
Article Info ABSTRACT

## Article history:
Received Feb 2, 2024 Revised Mar 18, 2024 Accepted Mar 26, 2024
Recently, the relocation of Indonesia's capital city has become a hot topic  of  discussion  among  the  public.  Various  opinions  emerged regarding  this  mega  project  proposed  by  President  Joko  Widodo. Especially  on  social  media,  Twitter  has  become  one  of  the  most popular  platforms  in  Indonesia  as  a  forum  for  expressing  people's opinions in public. In the context of the development of IKN Nusantara, researchers  conducted  an  analysis  of  Twitter  users'  comments  on President  Joko  Widodo's  official  account.  Using  the  Naïve  Bayes method  with  a  dataset  containing  220  comments  consisting  of  116 negative comments, 70 positive comments and 34 neutral  comments. In  this  research,  researchers  developed  a  Python-based  machine learning  program.  The  analysis  results  show  respective  values  of Precision 62%, Recall 66%, and f1-Score 63% with an accuracy level of  66%.  In  testing  using  20%  of  the  data,  the  program  successfully predicted 20 negative comments, 8 neutral comments, and 16 positive comments.
Keywords: Data Mining IKN Naïve Bayes Classifier
Sentiment Analysis Twitter Copyright © 2024 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Faiz Zamzami, Department of Data Science, Universitas Putra Bangsa, Jl. Ronggowarsito No.18, Kedawung, Pejagoan, Kebumen, Jawa Tengah. Email: faizzamzami10p@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Semakin meningkatnya pembicaraan di kalangan masyarakat tentang pemindahan Ibu Kota Indonesia, banyak orang mengemukakan pendapat mereka sebagai cara untuk mengekspresikan diri. Lalu akan di pindah dimana  Ibukota  baru  Indonesia?  Ibu  kota  Indonesia  (IKN)  akan  dipindahkan  ke  Kabupaten  Penajam  Paser Utara  dan  Kabupaten  Kutai  Kartanegara  di  Provinsi  Kalimantan  Timur.  Beberapa  kriteria  yang  menjadi pertimbangan pemilihan Kalimantan Timur untuk IKN baru meliputi lokasi yang mudah diakses, kedekatan dengan dua kota besar yaitu Balikpapan dan Samarinda, struktur kependudukan yang heterogen dan terbuka, potensi konflik yang rendah, infrastruktur utama yang lengkap dengan dukungan bandar udara dan Pelabuhan [1]. Lalu kenapa harus ada pemindahan Ibukota? Jakarta menghadapi beban yang semakin berat sebagai pusat pemerintahan  dan  ekonomi.  Jakarta  yang  awalnya  direncanakan  untuk  menampung  600  ribu  jiwa  pada  era kolonial, kini dihuni oleh 10 juta penduduk yang mengakibatkan berbagai permasalahan sosial seperti polusi, kemacetan,  banjir,  dan  kemiskinan  yang  semakin  meresap  dalam  struktur  kota  ini  [1].  Isu tersebut  menjadi semakin jelas dengan disahkannya RUU IKN oleh pemerintah dan DPR pada bulan Januari 2022 yang semakin menegaskan komitmen pemerintah untuk memindahkan Ibukota negara ke pulau Kalimantan.
48
Lalu bagaimana tanggapan masyarakat mengenai pemindahan Ibukota ke Kalimantan? Berlandaskan pertanyaan tersebut di lakukan penelitian ini untuk mengetahui pendapat dan opini-opini masyarakat mengenai IKN  Nusantara.  Penelitian  ini  memanfaatkan  perkembangan  teknologi  semakin  hari  semakin  maju  dan berkembang  pesat  terutama  internet.  Pertumbuhan  pesat  internet  dan  media  sosial  menyediakan  beragam informasi  dan  pendapat  dari  berbagai  individu  [2].  Perkembangan  teknologi  informasi  dapat  dilihat  dengan semakin banyaknya media sosial bermunculan seperti YouTube, Facebook, Instagram, Twitter, Tik Tok dll. Salah satu media sosial yang paling banyak digunakan adalah Twitter. Twitter adalah platform media sosial yang memfasilitasi pengguna untuk mengirim dan membaca pesan berbentuk teks dengan batasan maksimal 140 karakter yang biasa disebut Tweet [3]. Tweet dapat berupa sebuah persepsi dan opini dari para pengguna unntuk menanggapi hal-hal yang sedang Tren saat itu. Dengan jumlah pengguna sebanyak itu memungkinkan banyaknya data tweet yang ada setiap hari. Dari data tweet tersebut dapat dijadikan sebagai data untuk Analisis Sentimen. Ada beberapa potensi reaksi yang mungkin timbul dari masyarakat, termasuk respons yang bersifat positif, negatif, dan netral yang dapat diidentifikasi secara langsung melalui tulisan-tulisan yang dipublikasikan oleh masyarakat di media sosial [4].
Untuk  menganalisis  sentimen  dari  pendapat  masyarakat,  pengklasifikasian  dapat  dilakukan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Classifier.  Naive  Bayes  Classifier  adalah  algoritma  klasifikasi  yang menggunakan  frekuensi  kata  dalam  dokumen  untuk  menghitung  probabilitas  sebuah  kelas  atau  label menggunakan  Teorema  Bayes  [5].  Algoritma  Naïve  Bayes  berfungsi  sebagai  sebuah  metode  untuk mengidentifikasi pola-pola kesamaan karakteristik dalam sebuah kelas atau label data tertentu  [6]. Pemilihan algoritma  Naive  Bayes  disebabkan  kemampuannya  dalam  memproses  data  dengan  kecepatan  tinggi  dan memberikan  tingkat  akurasi  yang  signifikan,  terutama  saat  diterapkan  pada  dataset  yang  bersifat  besar, beragam, dan melibatkan jumlah data yang besar [7]. Penentukan polaritas positif atau negatifnya suatu opini dapat dilakukan secara manual, tetapi seiring bertambahnya sumber opini menjadi semakin banyak tentunya waktu  dan  usaha  yang  dibutuhkan  untuk  mengklasifikasikan  polaritas  opini  tersebut  akan  semakin  banyak terpakai.  Oleh  karena  itu,  diajukan  penerapan  metode  pembelajaran  mesin  untuk  mengklasifikasi  polaritas opini dari sumber data yang sangat banyak tersebut. Untuk melakukan hal itu, bisa menggunakan salah satu fungsi dari text mining dalam hal ini adalah Analisis Sentimen [8]. Pengertian Text Mining di sini mencakup langkah-langkah proses otomatisasi dalam analisis teks yang dilakukan oleh komputer untuk mengeksplorasi informasi berkualitas dari serangkaian teks yang tercakup dalam sebuah dokumen [9].
Sudah  banyak  penelitian  sebelumnya  yang  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  sebagai  metode pembelajaran mesin untuk melakukan Analisis Sentimen. Salah satunya penelitian yang dilakukan oleh Rizqia Lestika Atimi dengan topik tentang “Implementasi Model Klasifikasi Sentimen Pada Review Produk Lazada Indonesia”.  Dari  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  penerapan  algoritma  Naïve  Bayes  pada  313  data  uji, terbukti bahwa model yang dibuat mampu mengategorikan semua ulasan produk Lazada Indonesia ke dalam tiga kelas, yaitu 116 positif, 101 negatif, dan 96 netral. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa 32,27% dari konsumen Lazada Indonesia  merasa puas dengan performa penjual dan produk yang dijual di  platform tersebut [10].
Pada  penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Mutiara  Azahri  dengan  judul  “Analisis  Sentimen Pengguna  Kereta  Api  Indonesia  Melalui  Sosial  Media  Twitter  Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier”. Dari hasil penelitian menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier berhasil mencapai akurasi sebesar 92.15% dalam  mengklasifikasikan  sentimen.  Hasil  menunjukkan  bahwa  layanan  transportasi  Kereta  Api  Indonesia mendapat  sentimen  negatif,  terutama  dari  pengguna  Twitter  yang  mengeluh  tentang  harga  tiket,  kursi,  dan fasilitas lainnya [11].

## 2. METODE
Dalam penelitian  ini, peneliti  berusaha  menganalisis komentar pengguna Twitter yang  menyatakan pendapat  mereka  mengenai  tweet  akun  Bapak  Joko  Widodo  terkait  mega  proyek  pembangunan  Ibu  Kota Negara  (IKN)  di  Kalimantan  Timur.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  memahami  bagaimana  tanggapan masyarakat, terutama pengguna Twitter, terhadap mega proyek IKN. Dari total 200 data yang diambil sebagai sampel, 20% akan dialokasikan sebagai data uji dan 80% sebagai data latihan. Proses analisis sentimen akan dilakukan  menggunakan  aplikasi  web  Jupyter  Notebook  sebagai  editor  kode  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Python. Dalam dunia pemrograman menggunakan bahasa Python, terdapat berbagai library dan framework yang dapat dimanfaatkan untuk  melakukan analisis data  [12][3]. Library  yang digunakan antara lain  Pandas,  NLTK,  Sastrawi,  Wordcloud,  Sklearn  dan  Imlearn.  Untuk  langkah-langkah  metode  penelitian Ananlisis Sentimen pada penelitian ini dijabarkan sebagai berikut:

## 2.1 Pengumpulan Dat a
Data penelitian ini diperoleh melalui analisis komentar yang terdapat pada akun Twitter Bapak Joko Widodo, terkait  dengan  isu  IKN  (Ibu  Kota  Negara).  Komentar  tersebut  mencakup  aspek-aspek  seperti  pemerataan ekonomi, pemerataan penduduk, dan penciptaan titik-titik pertumbuhan ekonomi baru terkait dengan konsep Pembangunan  Ibu  Kota  Negara  yang  terletak  di  pulau  Kalimantan.  Proses  pengumpulan  data  melibatkan pemilihan  komentar  yang  memenuhi  beberapa  kriteria,  antara  lain  tidak  mengandung  unsur  politik  atau kampanye, menggambarkan pendapat penulis dengan jelas, dan tidak mengandung unsur rasisme. Sebanyak 220 komentar yang memenuhi kriteria tersebut diambil sebagai sampel data untuk dilakukan analisis sentimen.

## 2.2 Pelabelan Data
Penentuan  label  pada  data  hasil  identifikasi  dilakukan  secara  manual  dengan  menyesuaikan  opini  terhadap sentimen positif dan negatif. Sentimen positif diberikan pada data yang mengandung kalimat atau opini yang positif serta mendukung, sedangkan sentimen negatif diberikan pada data yang mengandung kalimat atau opini yang negatif serta merendahkan[13]. Sedangkan, tweet akan mendapatkan label netral jika jumlah kata positif dan negatif sama atau bernilai 0.

## 2.3 Tahap Preprocessing
Tahap pre-processing adalah langkah yang dijalankan sebelum penerapan metode klasifikasi. Fungsinya adalah menghapus  noise,  menormalisasi  bentuk  kata,  dan  mengurangi  jumlah  kosakata  [14],  [15].  Tahapan preprocessing  melibatkan  beberapa  langkah  yaitu  Pembersihan  (Cleansing),  Penyederhanaan  Huruf  (Case Folding),  Pembagian  Kata  (Tokenizer),  Normalisasi  Bahasa,  Penyaringan  (Stopword),  Pemangkasan  Akar (Stemming).

## 2.4 Proses Pembobotan Kata TF-IDF
Merupakan suatu proses untuk mengubah data dari bentuk teks menjadi bentuk numerik, yang kemudian dapat dijadikan dasar untuk memberikan bobot untuk menilai seberapa signifikan suatu kata dalam suatu dokumen [16]. Dengan memberikan bobot pada setiap kata yang mencerminkan seberapa sering dan seberapa signifikan kata tersebut muncul dalam suatu data atau dokumen.

## 2.5 Klasifikasi Naive Bayes Classifier
Naive Bayes Classifier adalah algoritma klasifikasi yang menggunakan frekuensi kata dalam dokumen untuk menghitung probabilitas sebuah dokumen menggunakan Teorema Bayes. Metode Naïve Bayes sangat terkenal karena kepraktisannya. Keunggulan dari metode ini terletak pada kemampuannya untuk memenuhi kebutuhan dalam  berbagai  domain  yang  berbeda  [17].  Dalam  penelitian  ini  sistem  juga  dirancang  untuk  dapat memprediksi komentar yang baru di tambhakan dan mengklasifikasikan dengan label positif, netral, ataupun negatif  tergantung  kata  yang  terdapat  pada  komentar  baru.  Dasar  dari  implementasi  Naïve  Bayes  dalam pemrograman adalah menggunakan rumus Bayes. Rumus ini menggambarkan peluang kejadian A sebagai B, yang ditentukan oleh peluang B ketika A terjadi, peluang A, dan peluang B [15]. Contohnya pada persamaan beriku ini:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
a) P(H|X) = Peluang hipotesa H bedasarkan kondisi X

## Gambar 1. Alur Analisis Sentimen Naive Bayes
50
b) P(X|H) = Peluang X bedasarkan kondisi hipotesa H
c) P(H) = Peluang hipotesa H
d) P(X) = Peluang dari X yang diamati
e) H = hipotesa X data dengan label
f) X = data sampel dengan label yang tidak diketahui

## 2.6 Analisis Hasil
Pada bagian analisis hasil akan ada beberapa hasil analisis yang akan dipaparkan. Diantaranya analisis akurasi dari penggunaan Naïve Bayes sebagai algoritma machine learning yang digunakan pada sentimen analis, hasil prediksi precision, recall, dan f1-score, penggambaran prediksi model Naïve Bayes menggunakan confosion matrix, dan analisis dan visualisasi per-kata menggunakan Wordcloud.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian  ini  menggunakan platform  media sosial Twitter sebagai  sumber data untuk mencari komentar masyarakat terakait  pembangunan IKN. Data di ambil dari tweet akun Bapak Joko Widodo pada bulan September sampai Desember 2023. Data yang di kumpulkan berupa username dan teks komentarnya. Tabel 1 berikut ini merupakan contoh sampel data.
Tabel 1. Ilustrasi Sampel Dataset
Teks Komentar "@dAsalbantani~IKN  menjadi  langkah  strategis  untuk  menciptakan pemerataan  ekonomi  dan  penduduk,  menjauhkan  fokus  dari  Pulau  Jawa. Pembangunan  ini  membutuhkan  kesabaran,  tetapi  berpotensi  memberikan dampak positif jangka panjang. "@LengkengMasak~ Kenapa duit segitu gede tidak di  bagi ke beberapa kota untuk pemerataan Ekonomi, IKN udahlah biaya besar dan terfokus ke satu titik. "@AnugrahPrahasta~Prioritaskan  pekerjaan  untuk  rakyat  pak.  Tanpa  rakyat yang bekerja, negaranya bisa lumpuh. "@PasukanPelor~Kita gak butuh IKN pak, yg kita butuh sekolah2 dan fasilitas kesehatan yg merata di daerah2. "@abdulmukti691~Mending  dana  triliunan  utk  IKN  digunakan  utk  subsidi pupuk, subsidi listrik, dan buat bangun sekolah. IKN itu projek gak berguna

## 3.2 Pelabelan Data
Proses pelabelan data melibatkan identifikasi data mentah dan penambahan satu atau beberapa label bermakna.  Dalam  penelitian  ini,  pemberian  label  pada  tweet  dilakukan  secara  manual,  dengan  kategori sentimen positif, negatif, dan netral. Menurut penulis, sentimen positif diberikan pada data yang mengandung kalimat atau opini positif dan membangun, sementara sentimen negatif diberikan pada data yang berisi kalimat atau opini negatif dan merendahkan. Sebaliknya, tweet akan mendapatkan label netral jika jumlah kata positif dan negatif sama atau bernilai 0. Hasil dari proses pelabelan data dapat dilihat pada Tabel berikut.
Tabel 2. Ilustrasi Pelabelan Data
Komentar Sentimen "@dAsalbantani~IKN menjadi langkah strategis untuk menciptakan pemerataan  ekonomi  dan  penduduk,  menjauhkan  fokus  dari  Pulau Jawa.  Pembangunan  ini  membutuhkan  kesabaran,  tetapi  berpotensi memberikan dampak positif jangka panjang. Positif "@LengkengMasak~  Kenapa  duit  segitu  gede  tidak  di  bagi  ke beberapa kota untuk pemerataan Ekonomi, IKN udahlah biaya besar dan terfokus ke satu titik. Negatif "@AnugrahPrahasta~Prioritaskan pekerjaan untuk rakyat pak. Tanpa rakyat yang bekerja, negaranya bisa lumpuh. Netral "@PasukanPelor~Kita  gak  butuh  IKN  pak,  yg  kita  butuh  sekolah2 dan fasilitas kesehatan yg merata di daerah2. Negatif
51
"@abdulmukti691~Mending  dana  triliunan  utk  IKN  digunakan  utk subsidi  pupuk,  subsidi  listrik,  dan  buat  bangun  sekolah.  IKN  itu projek gak berguna Negatif

## 3.3 Tahap Preprocessing
Pada tahap ini data akan diubah kedalam format yang sesuai dengan kebutuhan untuk mempermudah proses pengklasifikasian, sehingga menghasilkan hasil yang maksimal.
a. Pembersihan (Cleansing): Tahap pertama yang dilakukan untuk membersihkan data dari simbol dan link URL yang tidak dibutuhkan. Tabel 3 berikut ini merupakan hasil dari proses pembersihan.
Tabel 3. Ilustrasi Cleansing Data
Cleansing
IKN  menjadi  langkah  strategis  untuk  menciptakan  pemerataan  ekonomi  dan penduduk menjauhkan fokus dari Pulau Jawa Pembangunan ini membutuhkan kesabaran tetapi berpotensi memberikan dampak positif jangka panjang Kenapa  duit  segitu  gede  tidak  di  bagi  ke  beberapa  kota  untuk  pemerataan Ekonomi IKN sudahlah biaya besar dan terfokus ke satu titik Prioritaskan pekerjaan untuk rakyat pak Tanpa rakyat yang bekerja negaranya bisa lumpuh Kita  gak  butuh  IKN  pak  yg  kita  butuh  sekolah2  dan  fasilitas  kesehatan  yg merata di daerah2 Mending  dana  triliunan  utk  IKN  digunakan  utk  subsidi  pupuk  subsidi  listrik dan buat bangun sekolah IKN itu projek gak berguna
b. Case Folding: Setelah teks data dibersihkan, tweet yang telah dibersihkan akan diubah menjadi huruf kecil atau huruf cetak kecil. Hasilnya dapat di lihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Ilustrasi Case Folding
Case Folding ikn  menjadi  langkah  strategis  untuk  menciptakan  pemerataan  ekonomi  dan penduduk menjauhkan fokus dari pulau jawa pembangunan ini  membutuhkan kesabaran tetapi berpotensi memberikan dampak positif jangka panjang kenapa  duit  segitu  gede  tidak  di  bagi  ke  beberapa  kota  untuk  pemerataan ekonomi ikn sudahlah biaya besar dan terfokus ke satu titik prioritaskan pekerjaan untuk rakyat pak  tanpa rakyat yang bekerja negaranya bisa lumpuh kita gak butuh ikn pak yg kita butuh sekolah2 dan fasilitas kesehatan yg merata di daerah2 mending dana triliunan utk ikn digunakan utk subsidi pupuk subsidi listrik dan buat bangun sekolah ikn itu projek gak berguna
c. Normalisasi: Tahap mengubah bahasa informal (slang words) atau kata-kata tidak baku menjadi kata- kata baku. Tabel 5 berikut ini merupakan hasil dari proses tokenizer atau pemisahan kata.
Tabel 5. Ilustrasi Normalisasi
Normalisasi ikn  menjadi  langkah  strategis  untuk  menciptakan  pemerataan  ekonomi  dan penduduk menjauhkan fokus dari pulau jawa pembangunan ini membutuhkan kesabaran tetapi berpotensi memberikan dampak positif jangka panjang kenapa  duit  segitu  gede  tidak  di  bagi  ke  beberapa  kota  untuk  pemerataan ekonomi ikn sudahlah biaya besar dan terfokus ke satu titik prioritaskan pekerjaan untuk rakyat pak tanpa rakyat yang bekerja negaranya bisa lumpuh
52
kita tidak butuh ikn pak yang kita butuh sekolah-sekolah dan fasilitas kesehatan yang merata di daerah-daerah mending dana triliunan untuk ikn digunakan untuk subsidi pupuk subsidi listrik dan buat bangun sekolah ikn itu projek tidak berguna
d. Tokenizer: Tahap yang dilakukan setelah proses case folding  untuk memisahkan kata-kata menjadi beberapa  token  dalam  sebuah  kalimat  atau  tweet.  Tabel  6  berikut  ini  merupakan  hasil  dari  proses normalisasi.
Tabel 6. Ilustrasi Tokenizer
Tokenizer “[‘ikn’, ‘menjadi’, ‘langkah’, ‘strategis’, ‘untuk’, ‘menciptakan’, ‘pemerataan’, ‘ekonomi’, ‘dan’, ‘penduduk’, ‘menjauhkan’, ‘fokus’, ‘dari’, ‘pulau’, ‘jawa’, ‘pembangunan’  ‘ini’,  ‘membutuhkan’,  ‘kesabaran’,  ‘tetapi’,  ‘berpotensi’, ‘memberikan’, ‘dampak’, ‘positif’, ‘jangka’, ‘panjang’]” “[‘kenapa’, ‘duit’, ‘segitu’, ‘gede’, ‘tidak’, ‘di’, ‘bagi’, ‘ke’, ‘beberapa’, ‘kota’, ‘untuk’,  ‘pemerataan’,  ‘ekonomi’,  ‘ikn’,  ‘sudahlah’,  ‘biaya’,  ‘besar’,  ‘dan’, ‘terfokus’, ‘ke’, ‘satu’, ‘titik’]” “[‘prioritaskan’, ‘pekerjaan’, ‘untuk’, ‘rakyat’, ‘pak’, ‘tanpa’, ‘rakyat’, ‘yang’, ‘bekerja’, ‘negaranya’, ‘bisa’, ‘lumpuh’]” “[‘kita’,  ‘gak’,  ‘butuh’,  ‘ikn’,  ‘pak’,  ‘yg’,  ‘kita’,  ‘butuh’,  ‘sekolah2’,  ‘dan’, ‘fasilitas’, ‘kesehatan’, ‘yg’, ‘merata’, ‘di’, ‘daerah2’]” “[‘mending’,  ‘dana’,  ‘triliunan’,  ‘utk’,  ‘ikn’,  ‘digunakan’,  ‘utk’,  ‘subsidi’, ‘pupuk’,  ‘subsidi’,  ‘listrik’,  ‘dan’,  ‘buat’,  ‘bangun’,  ‘sekolah’,  ‘ikn’,  ‘itu’, ‘projek’, ‘gak’, ‘berguna’]”
e. Stopword: Langkah ini dilakukan untuk membersihkan kata-kata hasil normalisasi dari kata-kata yang kurang bermakna atau kata-kata umum yang tidak memberikan kontribusi signifikan dalam analisis. Tabel 7 berikut ini merupakan hasil dari proses filtering.
Tabel 7. Ilustrasi Stopwords
Stopword ikn  menjadi  langkah  strategis  menciptakan  pemerataan  ekonomi  penduduk menjauhkan fokus pulau jawa pembangunan ini membutuhkan kesabaran tetapi berpotensi memberikan dampak positif jangka panjang kenapa duit segitu gede tidak  bagi  beberapa kota untuk pemerataan ekonomi ikn sudahlah biaya besar dan terfokus satu titik prioritaskan pekerjaan untuk rakyat pak tanpa rakyat bekerja negaranya lumpuh kita tidak butuh ikn pak kita butuh sekolah-sekolah fasilitas kesehatan merata daerah-daerah mending  dana  triliunan  ikn  digunakan  subsidi  pupuk  subsidi  listrik  bangun sekolah ikn projek tidak berguna
f. Stemming:  Tahap dimana  semua  kata diubah  menjadi  bentuk dasarnya, sehingga kata-kata dengan akar yang sama dianggap serupa. Tabel 8 berikut ini merupakan hasil dari proses stemming.
Tabel 8. Ilustrasi Stemming
Stemming langkah strategis cipta rata ekonomi potensi beri dampak positif jangka panjang
kenapa uang segitu besar tidak bagi berapa kota untuk rata ekonomi ikn sudah biaya besar fokus satu titik
prioritas kerja untuk rakyat bapak tanpa rakyat kerja negara bisa lumpuh kita tidak butuh ikn bapak kita butuh sekolah dan fasilitas sehat rata di daerah mending dana triliun untuk  ikn guna untuk subsidi pupuk subsidi  listrik  buat bangun sekolah ikn itu projek tidak guna

## 3.4 Pembobotann TF-IDF
Hasil dari pembobotan kata menggunakan TF-IDF berkisaran antara 0 – 1, jika nilai menujukan hasil yang mendekati 1 berarti kata tersebut memiliki frekuensi yang tinggi pada data. Gambar diatas menujukan pembobotan kata pada komentar 218 hingga 220.

## 3.5 Analisis Hasil
a. Hasil Prediksi Precision, Recall, Dan F1-Score
Tabel 9. Hasil Prediksi Data precision recall F1-score Negatif 0.67 0.80 0.73 Netral 0.25 0.12 0.17 Positif 0.75 0.75 0.75 Weighted avg 0.62 0.66 0.63
Analisis  Sentimen  menggunkan  klasifikasi  Naïve  Bayes  mendapatkan  nilai  masing-masing  Precision  62%, Recall 66%, dan f1-Score 63%.
b. Prediksi Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  sebuah  matriks  evaluasi  yang  berbentuk  matrix,  digunakan  untuk menghitung  jumlah  akurasi  klasifikasi  terhadap  kelas  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  [18]. Berikut tabel dari hasil pengujian data testing:
Tabel 10. Tabel Confudion Matrix Pelabelan Prediksi Negatif Netral Positif Negatif 16 2 2 Netral 5 1 2 Positif 3 1 12
Hasilnya:
Gambar 2. Hasil Pembobotan TF-IDF
54
1) Komentar negatif yang di prediksi benar oleh sistem berjumlah 16 komentar True Negative (TN) dan komentar negatif yang diprediksi salah oleh sistem 4 komentar postif False Negative (FN).
2) Komentar netral yang di prediksi benar oleh sistem berjumlah 1 komentar True Neutral dan komentar positif yang diprediksi salah oleh sistem 7 komentar postif False Neutral.
3) Komentar positif yang di prediksi benar oleh sistem berjumlah 12 komentar True Positive (TP) dan komentar positif yang diprediksi salah oleh sistem 4 komentar postif False Positif (FP).
c. Akurasi Model Naïve Bayes
Hasil dari model Naïve Bayes yang sudah diakukan menujukan hasil akurasi sebesar 66%. Dengan menggunakan model 20% data testing dan 80% data training, sistem memprediksi 20 komentar dengan label negative,  8  komentar  dengan  label  netral  dan  16  komentar  dengan  label  positif.  Untuk  menghitung  tingkat akurasi menggunakan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑢𝑡𝑟𝑎𝑙 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑈𝑗𝑖 × 100% = 29 44 × 100% = 66%
d. Visualisasi Wordcloud
Dengan menggunakan Wordcloud dapat mevisualisasikan perkata pada setiap label, kata-kata apa saja yang sering  muncul pada pelabelan  positif, netral, dan negatif.  Semakin  besar kata yang terlihat menujukan semakin signifikan juga kata tersebut didalam sentiment.

## 1) Pelabelan Sentimen Negatif
Dalam  komentar  berlabel  negatif,  kata-kata  yang  sering  muncul  mencakup  IKN,  rakyat, pembangunan, proyek, kota, negara, ekonomi, dan beberapa kata lainnya. Analisis Wordcloud menunjukkan bahwa  komentar  negatif  berkaitan  dengan  pembangunan  IKN  yang  memerlukan  anggaran  besar,  termasuk penggunaan Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) sebagai salah satu sumber pendanaannya. Hal ini  membuat sebagian  masyarakat tidak setuju karena dianggap sebagai penggunaan dana  yang  berasal dari uang rakyat. Selain  itu, beberapa komentar menyoroti  masalah terkait  investor, di  mana pembangunan IKN dianggap lebih menguntungkan bagi investor asing daripada investor dalam negeri.
2) Pelabelan Sentimen Netral

## Gambar 3. Visualisasi Sentimen Negatif
Untuk komentar yang dikategorikan sebagai netral, kata-kata yang sering muncul melibatkan istilah seperti IKN, bangun, negara, rakyat, proyek, dan lainnya. Dari rangkaian kata-kata ini, dapat diartikan bahwa komentar  berlabel  netral  cenderung  menyajikan  saran  atau  pandangan  dari  perspektif  alternatif  terkait pembangunan IKN. Hal ini melibatkan pertimbangan terhadap jumlah kata positif dan negatif dalam konteks pembangunan IKN. Beberapa masyarakat mungkin setuju terhadap konsep pembangunan IKN, namun tidak setuju terhadap metode pelaksanaannya. Kritik mungkin mencakup persepsi bahwa proyek ini terlalu tergesa- gesa, menggunakan dana Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN), serta menyebabkan deforestasi dengan menghilangkan jutaan pohon di Kalimantan.

## 3) Pelabelan Sentimen Positif
Untuk sentimen positif, kata-kata yang sering muncul melibatkan istilah seperti IKN, kota, harapan, moga, Jokowi, Indonesia, dan  sebagainya. Hasil tersebut  mencerminkan  bahwa komentar positif cenderung berfokus pada aspirasi, dukungan, dan kagum terhadap proyek IKN. Banyak orang berharap bahwa IKN akan membawa perbaikan signifikan dalam perencanaan kota dan dapat menjadi teladan bagi kota-kota lain di masa depan.  Meskipun  mungkin  IKN  merupakan  proyek  yang  besar  dan  memerlukan  investasi  negara  yang substansial, namun jika dapat dijalankan dengan lancar dan mencapai targetnya, kemungkinan besar IKN akan menjadi pusat ekonomi dan pemerintahan yang mendukung kemajuan Indonesia ke depan.

## 3.6 Klasifikasi Naive Bayes Classifier
Gambar 4. Visualisasi Sentimen Netral
Gambar 5. Visualisasi Sentimen Positif
56
Dalam studi ini, peneliti juga mengembangkan sebuah program menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python.  Program  ini  dapat  secara  langsung  memprediksi  hasil ketika komentar baru dimasukkan ke dalam sistem. Untuk melihat hasil pengujian program, dapat dilihat pada Gambar 6.
Dalam  program,  sebuah  komentar  baru  dimasukkan  dengan  kalimat  "Menghibur  diri  di  balik kecemasan tidak ada  investor yang  masuk. Memindahkan  ibukota tidak semudah pindah kontrakan pakde." Sistem mendeteksi bahwa komentar tersebut termasuk dalam kategori komentar negatif, hal itu dikarenakan banyaknya kata-kata yang cenderung menuju sentimen negative didalam komentar tersebut.

## 4. PENUTUP
Analisis sentimen terhadap mega proyek pembangunan Ibu Kota Negara (IKN) Nusantara, yang diinisiasi oleh Presiden  Joko  Widodo,  memunculkan  berbagai  tanggapan  positif  dan  negatif  di  kalangan  masyarakat. Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  menganalisis  pandangan  masyarakat  melalui platform  media  sosial  Twitter.  Naïve  Bayes,  sebagai  salah  satu  metode  pembelajaran  mesin  yang  populer digunakan,  khususnya  untuk  analisis  sentimen  publik.  Dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Python, peneliti  menganalisis  220  komentar  pada  akun  Twitter  Presiden  Joko  Widodo,  terdiri  dari  116  komentar negatif,  70  komentar  positif,  dan  34  komentar  netral.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  program  yang dikembangkan menggunakan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 66%. Data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian, di mana 44 komentar diuji dapat memprediksi 20 komentar negatif, 8 komentar netral, dan 16 komentar positif. Visualisasi Wordcloud juga digunakan untuk menggambarkan inti dari  setiap  kategori  komentar,  dengan  kata-kata  terbesar  mencerminkan  signifikansi  sentimen.  Dalam pengujian  program  dengan  memasukkan  komentar  baru  di  luar  dataset,  program  mampu  memprediksinya meskipun  dengan  tingkat  akurasi  yang  masih  perlu  ditingkatkan.  Dari  hasil  analisis  sentimen,  dapat disimpulkan  bahwa  pendapat  masyarakat terkait pembangunan  IKN  masih  kontroversial.  Meskipun  banyak yang tidak setuju, proyek ini diarahkan untuk jangka panjang dengan harapan dapat meningkatkan stabilitas ekonomi, kesejahteraan masyarakat, dan menjadikan Indonesia sebagai negara maju.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  K.  Saraswati et  al. , “Pemindahan Ibu  Kota Negara Ke Provinsi  Kalimantan Timur Berdasarkan Analisis Swot,” Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan (JISIP) , vol. 6, no. 2, pp. 2598–9944, 2022, doi: 10.36312/jisip.v6i1.3086/http.
[2] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter BMKG Nasional,” Jurnal Teknokompak , vol. 15, no. 1, pp. 131–145, 2021.
[3] D.  Duei  Putri,  G.  F.  Nama,  and  W.  E.  Sulistiono,  “Analisis  Sentimen  Kinerja  Dewan  Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan , vol. 10, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
[4] N. Dwitiyanti and N. Selvia, “Analisis Sentimen Twitter Kebiasaan New Normal,” Seminar Nasional Riset dan Teknologi dan Inovasi Teknologi (SEMNAS RISTEK) , no. 2020, 2021.
[5] I. Novitasari, T. B.  Kurniawan, D. A. Dewi, and Misinem,  “Analisis sentimen  masyarakat terhadap tweet ruang guru menggunakan algoritma naive bayes classifier (NBC) [Analysis of public sentiment towards ruang guru’s tweets using the Naive Bayes Classifier (NBC) algorithm],” Jurnal Mantik , vol. 6, no. 3, 2022.
Gambar 6. Hasil Progam Naive Bayes
57
[6] A.  Damuri,  U.  Riyanto,  H.  Rusdianto,  and  M.  Aminudin,  “Implementasi  Data  Mining  dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , vol. 8, no. 6, p. 219, Dec. 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3655.
[7] 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, 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
[8] F. Nurhuda, S. W. Sihwi, and A. Doewes, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” vol. 2, no. 2, 2013.
[9] M. Pramadani, R. Putra, K. Rizky, and N. Wardani, “JUTIM (Jurnal Teknik Informatika Musirawas) PENERAPAN TEXT MINING DALAM MENGANALISIS KEPRIBADIAN PENGGUNA MEDIA SOSIAL,” 2020.
[10] R.  L.  Atimi  and  Enda  Esyudha  Pratama,  “Implementasi  Model  Klasifikasi  Sentimen  Pada  Review Produk  Lazada  Indonesia,” Jurnal  Sains  dan  Informatika ,  vol.  8,  no.  1,  2022,  doi: 10.34128/jsi.v8i1.419.
[11] M.  Azahri,  N.  Sulistiyowati,  and  M.  Jajuli,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA  KERETA  API INDONESIA  MELALUI  SOSIAL  MEDIA  TWITTER  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES CLASSIFIER,” 2023.
[12] M. C. Kirana, N. P. Perkasa, M. Z. Lubis, and M. Fani, “Visualisasi Kualitas Penyebaran Informasi Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Twitter,” JOURNAL  OF  APPLIED  INFORMATICS  AND COMPUTING , 2019, doi: 10.30871/jaic.v0i0.1246.
[13] 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.
[14] T. Yusnitasari, D. Ikasari, E. E. S. Pratiwi, and N. S. Ramdani, “Analisis Sentimen Terhadap Review Restoran Fish Streat Pada Aplikasi Zomato Menggunakan Stemming Nazief Adriani Dan Naive Bayes Classifier,” Prosiding Sentrinov , vol. Vol 3, 2017.
[15] D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
[16] A. Tumanggor and S. Hasugian, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kemampuan Anak  Dalam  Mengikuti  Mata  Pelajaran  Dengan  Metode  C4.5  Pada  SDN  105351  Bakaran  Batu,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi , vol. 4, no. 1, 2021.
[17] M.  I.  Petiwi,  A.  Triayudi,  and  I.  D.  Sholihati,  “Analisis  Sentimen  Gofood  Berdasarkan  Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.
[18] L.  Qadrini,  A.  Sepperwali,  and  A.  Aina,  “Decision  Tree  Dan  Adaboost  Pada  Klasifikasi  Penerima Program Bantuan Sosial,” Jurnal Inovasi Penelitian , vol. 2, no. 7, 2021.