## 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.v8i2.7605

## Sentimen Analisis Masyarakat Terhadap Pembangunan IKN Menggunakan Algoritma Lexicon Based Approach dan Naïve Bayes
Samuel Budi Setiawan, Auliya Rahman Isnain *
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 samuel_budi_setiawan@teknokrat.ac.id, 2,* auliyarahman@teknokrat.ac.id Email Penulis Korespondensi: auliyarahman@teknokrat.ac.id
Abstrak− Perpindahan  dan  pembangunan  IKN  (Ibu  Kota  Nusantara)  sebagai  pusat  dalam  kegiatan  administrasi  negara memiliki banyak  manfaat dan kekuarangan,  mulai dari pemilihan lokasi, pengesahan undang-undang  yang dianggap terlalu terburu-buru kemudian menimbulkan pro dan kontra oleh masyarakat indonesia. Presiden Joko Widodo memutuskan untuk memindahkan ibu kota negara ke luar Pulau Jawa dalam rapat pada 29 April 2019. Lokasi pembangunan IKN ditetapkan di Kalimantan Timur. Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data melalui Twitter dengan kata kunci “Pembangunan IKN”. Data yang telah terkumpul berjumlah 3.680 tweet. Analisis data dilakukan dengan dua metode yaitu  Naïve Bayes Classifier dan Lexicon Based, dan dilakukan pencarian nilai akurasi dimana yang terbaik antara dua metode tersebut dalam analisis data tanggapan masyarakat terhadap Pembangunan IKN. Langkah awal proses analisis data yaitu proses preprocessing yang berisi tahapan seperti labelling, case folding, cleaning, tokenizing, stopword removal, stemming. Diketahui hasil yang didapat dari analisis  metode  Naïve  Bayes  Classifier  memiliki  nilai  accuracy  79%,  dan  Lexicon  Based  memiliki  nilai  accuracy  76%. Sentimen  analisis  dari  dua  metode  tersebut  memiliki  sentimen  Positif,  Negatif,  dan  Netral.  Dengan  tahapan  proses  analisis menggunakan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  lexicon  based  dapat  diketahui  bahwa  metode  Naïve  Bayes  Classifier menunjukkan sentimen Positif sebesar 47.18%, Negatif sebesar 6.33%, dan Netral sebesar 46.49%, sedangkan untuk Lexicon Based,  sentimen  Positif  mencapai  54.15%,  Negatif  29.36%,  dan  Netral  16.49%.  Perlu  dicatat  bahwa  hasil  polaritas  positif tertinggi  terdapat  pada  algoritma  Lexicon  Based    sebesar  54.15%,  sementara  pada  Naïve  Bayes  Classifier  47.18%.  Dapat disimpulkan dari hasil kedua metode tersebut bahwa Naïve Bayes Classifier memiliki analisis yang lebih baik dibandingkan dengan analisis Lexicon Baesed.
Kata Kunci: IKN; Lexicon Based; Naïve Bayes Classifier; Sentimen Analisis; Twitter
Abstract− The  relocation  and  construction  of  IKN  (Capital  City  of  the  Archipelago)  as  a  center  for  state  administration activities  has  many  benefits  and  shortcomings,  starting  from  the  selection  of  locations,  the  ratification  of  laws  that  are considered too hasty then raises pros and cons by the Indonesian people. President Joko Widodo decided to move the country's capital outside Java in a meeting on April 29, 2019. The location of the IKN development was determined in East Kalimantan. This  research  was  conducted by  retrieving  data  via  Twitter  with  the  keyword  "IKN  Development".  The  data  that  has  been collected totals 3,680  tweets. Data analysis  was carried out with two  methods, namely  Naïve Bayes Classifier and Lexicon Based,  and  the  best  accuracy  value  was  found  between  the  two  methods  in  analyzing  data  on  public  responses  to  IKN Development. The initial step of the data analysis process is the preprocessing process which contains stages such as labelling, case folding, cleaning, tokenizing, stopword removal, stemming. It is known that the results obtained from the analysis of the Naïve Bayes Classifier method have an accuracy value of 79%, and Lexicon Based has an accuracy value of 76%. Sentiment analysis of the two methods has Positive, Negative, and Neutral sentiments. With the stages of the analysis process using the Naïve Bayes Classifier and lexicon based methods, it can be seen that the  Naïve Bayes Classifier method shows a Positive sentiment of 47.18%, Negative of 6.33%, and Neutral of 46.49%, while for Lexicon Based, Positive sentiment reaches 54.15%, Negative 29.36%, and Neutral 16.49%. It should be noted that the highest positive polarity result is found in the Lexicon Based algorithm at 54.15%, while in the Naïve Bayes Classifier 47.18%. It can be concluded from the results of both methods that Naïve Bayes Classifier has a better analysis compared to Lexicon-Based analysis.
Keywords : IKN; Lexicon Based; Naïve Bayes Classifier; Sentimen Analisis; Twitter

## 1. PENDAHULUAN
Ibu kota negara merupakan pusat dalam kegiatan yang berkaitan mengenai administrasi negara. Ibu Kota (a capital; capital city; political capital) merupakan kota yang digunakan sebagai penyelenggaraan pusat pemerintahan untuk suatu negara. Secara jelas Ibu kota negara digunakan sebagai pusat perkantoran, pemerintahan dan titik kumpul pemimpin pemerintahan. Ibu kota negara berfungsi untuk menjalankan semua aspek dalam pelaksanaan jalannya sistem pemerintahan [1]. Walaupun tidak ada undang-undang khusus yang menetapkan Jakarta sebagai ibu kota negara, Penetapan Presiden No. 2 Tahun 1961 jo. UU PNPS No. 2 Tahun 1961 menetapkan Jakarta sebagai Daerah Khusus Ibu Kota (DKI) mulai dari UU No. 11 Tahun 1990 hingga UU No. 34 Tahun 1999 [2].
Pemindahan  ibu  kota  bukan  hal  baru.  Sejak  Presiden  Soekarno  hingga  Susilo  Bambang  Yudhoyono, pemindahan ibu kota Indonesia dari Jakarta ke daerah lain telah sering dibicarakan, tetapi masih belum terjadi. Presiden Joko Widodo memutuskan untuk memindahkan ibu kota negara ke luar Pulau Jawa dalam rapat pada 29 April  2019.  Setelah  konsultasi  publik  dan  berbagai  studi,  akhirnya  diputuskan  bahwa  ibu  kota  baru  akan ditempatkan  di  Kalimantan  Timur.  Pemindahan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN)  memiliki  banyak  manfaat  dan kekurangan.  Mulai  dari  pemilihan  lokasi,  pengesahan  undang-undang  yang  dianggap  terlalu  terburu-buru,  dan akhirnya, pemerintah juga meminta orang-orang Indonesia untuk urun – dana (crowd funding) dalam membangun Ibu Kota Nusantara [3].

## 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.v8i2.7605
Pada saat pengumuman Ibu Kota Nusantara (IKN), orang-orang di Indonesia sering menggunakan Twitter untuk mengungkapkan pendapat mereka tentang topik tersebut [4]. Pendapat masyarakat Indonesia tentang IKN ini memiliki dampak yang signifikan terhadap pemerintah karena berisi komentar yang positif maupun negatif. Dengan  ribuan,  jika  tidak  jutaan,  pengguna  Twitter  yang  menyuarakan  pendapat  mereka,  komentar  ini  dapat digunakan  untuk  mencari  informasi.  Namun,  untuk  memanfaatkannya,  diperlukan  analisis  yang  akurat.  Ini dilakukan agar informasi yang dikumpulkan dapat membantu banyak pihak atau membantu dalam pengambilan keputusan [5]. Salah satu cara untuk menganalisis pendapat atau opini adalah analisis sentimen. Peneliti memilih metode  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  melakukan  analisis  karena  masyarakat  tidak  tahu tentang klasifikasi sentimen menggunakan metode ini untuk mendapatkan hasil pengujian yang akurat [6].
Pemerataan ekonomi adalah alasan utama pemerintah untuk memindahkan IKN keluar Pulau Jawa. Kepala Bappenas, Bambang Brodjonegoro, menyatakan bahwa kesenjangan daerah secara keseluruhan telah menghambat pertumbuhan ekonomi nasional karena aktivitas pemerintahan dan bisnis yang berpusat di Pulau Jawa, terutama DKI Jakarta [7]. Pemerintah berharap dapat mempercepat pemerataan ekonomi sekaligus mengurangi perbedaan antara  Pulau  Jawa  dan  luar  Pulau  Jawa  melalui  rencana  pemindahan  IKN. Pemindahan  ibu  kota  negara akan menarik investasi di ibu kota baru dan sekitarnya. Pemindahan ibu  kota akan  meningkatkan output sektor non- tradisional dan mendorong investasi di wilayah lain [8].
Twitter  adalah  platform  media  sosial  di  mana  banyak  orang  dari  seluruh  dunia  dapat  berbagi  pendapat mereka.  Analisis  data  Twitter  dapat  sangat  bermanfaat  karena  opini  mining  dapat  mengubah  data  menjadi informasi penting. Twitter sangat cocok untuk melacak pendapat tentang berita, peluncuran produk, atau bahkan tren tertentu. Karena banyaknya berita tentang pemindahan ibu kota negara di Indonesia, masyarakat dan lembaga politik  menggunakan  Twitter  untuk  kepentingan  informasi  dan  politik  [9].  Twitter  membantu  institusi pemerintahan dan masyarakat berkomunikasi, terutama selama proses pindah ibu kota negara. Selama pemindahan ibu kota, banyak berita terbaru tentang ibu kota nusantara muncul, yang membuat  masyarakat beropini tentang berita  dengan  cara  yang  positif  atau  negatif.  Hal  ini  dianggap  memungkinkan  Twitter  untuk  berfungsi  sebagai sumber data yang efektif untuk informasi tentang pemindahan ibu kota negara di Kalimantan Timur [10].
Analisis sentimen merupakan proses memahami dan mengolah data berbentuk teks secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Ini digunakan untuk mendeteksi pendapat tentang subjek dan objek dalam kumpulan data, seperti individu, organisasi, dan produk. Pengaruh besar dan keuntungan dari analisis sentimen telah mendorong pengembangan penelitian dan aplikasinya [11]. Analisis sentimen digunakan untuk mengekstrak informasi penting dari data yang tidak terstruktur, sehingga penelitian ini diharapkan dapat mengetahui perasaan pengguna Twitter terhadap  aplikasi  data  opini  perpindahan  ibu  kota  negara.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat mengetahui pengaruh opini terhadap ketepatan proses analisis sentimen [12].
Dengan  menggunakan  pendekatan  yang  didasarkan  pada  Lexicon  Based dan  Naive  Bayes  Classifier, penelitian ini bertujuan untuk melihat bagaimana masyarakat melihat kelas sentimen. Sebanyak 3680 tweet dalam Bahasa Indonesia yang di translate ke dalam bahasa inggris tentang perpindahan ibu kota negara ke Kalimantan Timur digunakan sebagai dataset. Data dikategorikan berdasarkan SentiWordNet untuk setiap kata dalam kalimat. Metode  First  Sense  dari  SentiWordNet,  yang  sekarang  menjadi  metode  yang  paling  populer,  digunakan  untuk memilih synset untuk kata yang memiliki lebih dari satu arti [13].
Penelitian sebelumnya yang memiliki penelitian serupa dengan judul “Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes dengan Fitur Lexicon-Based” yang ditulis oleh Nadhif Sanggara Fathullah, Yuita Arum Sari, Putra Pandu Adikara. Dalam penelitian tersebut tidak dijelaskan berapa banyak data yang digunakan untuk dalam penelitian dengan perhitungan metode Lexicon Based da Naïve Bayes  Classifier  sehingga  hasil  dalam  proses  klasifikasinya,  kata-kata  yang  memiliki  muatan  sentimen  akan muncul  dalam  ulasan  serta  memperhitungkan  probabilitas  nilai  rating terhadap  kelas  sentimen  yang  dianggap positif atau negatif. Hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai akurasi, precision, dan recall yang dipilih melalui fitur penghapusan stopword masing-masing 0,9, 0,9, dan 0,9, sedangkan nilai akurasi, precision, dan recall yang dipilih melalui fitur berbasis Lexicon masing-masing 1, 1, dan 1 [14].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  RL  mustofa  dan  B  prasetyo  dengan  judul  penelitian  “analisis  sentimen menggunakan  metode  Lexicon  Based  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  pada  hastag  #newnormal  di twitter”,  penelitian  tersebut  menggunakan  data  berasal  dari  twitter  dengan  menggunakan  token  API  untuk mendapatkan akses. Pada penelitian ini menunjukkan bahwa data tweet memiliki hasil sentimen positif cenderung lebih banyak dibandingkan dengan sentimen negatif. Data yang dipakai dalam penelitian ini sebanyak 984 dari hasil crawling dengan sentimen positif sebanyak 66.36% dan sentimen  negatif sebanyak 33.19%. hasil tersebut didapatkan melalui proses fitur Lexicon Based untuk preprocessing dataset. Sedangkan untuk pengujian dengan machine learning  menggunakan perbandingan 70% data latih dan 30% data uji dan  max_featur = 4.000, untuk analisis sentimen algoritma Naïve Bayes Classifier menunjukkan hasil akurasi sebesar 79.72%. Dapat disimpukan bahwa algoritma Naïve Bayes Classifier lebih baik dibandingkan dengan Lexicon Based [15].
Penelitian yang dilakukan oleh Aqwan Rosadi Kardian dan Dede Gustiana dengan judul “Analisis Sentimen Berdasarkan Opini Pengguna pada Media Twitter Terhadap BPJS Menggunakan Metode Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier”. Dataset pada penelitian ini diambil dari media sosial Twitter sebanyak 1.261 data, dan dengan proses penelitian data dibagi menjadi data latih sebesar 90% sebanyak 1.135 dan data uji 10% sebanyak 126 data

## 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.v8i2.7605
dengan  pengujian  menggunakan  confusion  matrix  didapatkan  nilai  akursai  dengn  tweet  bahasa  indonesia  dari metode Naïve Bayes Classifier dan Lexicon Based sebesar 71% [16].
Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh  Geriska  Isabelle,  Warih  Maharani,  dan  Ibnu  Asror  dengan  judul “Analisis Penambangan Opini Menggunakan Metode Kombinasi Lexicon-Based dan Multinominal Naïve Bayes”. Data yang digunakan pada penelitian dikumpulkan dari ulasan film pang dan lee dengan jumlah data 2.000 dengan data positif 1.000 dan negatif 1.000. analisis data dilakukan dengan membagi data menjadi data latih 80% data uji 20%.  Berdasarkan  dataset  dari  riview  film,  Lexicon  Based  yang  di  pool  dengan  algoritma  lemmatisasi  dan AAAVC berhasil meningkatkan akurasi Naïve Bayes Classifier sebesar 0.016191, dan yang tidak di pool dengan algoritma  AAAVC  hanya  menaikan  akurasi  sebesar  0.010391.  Algoritma  AAAVC  tidak  meningkatkan  nilai akurasi yang signifikan hanyak mempengaruhi 18.23% dari total data. Hasil akhir akurasi dari metode  Lexicon- Based dan Naïve Bayes Classifier yang telah dihitung dengan confusion matrix pada fungsi precision, recall dan f1-score nilai akurasi adalah 0.637 [17].
Peneliti  dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  berdasarkan  Lexicon  Based  dan  Naive  Bayes Classifier  untuk  menentukan  klasifikasi  sentimen  positif,  negatif,  dan  netral  dalam  analisis  sentimen  mengenai pemindahan  ibu  kota  negara  ke  kalimantan  timur.  Kemudian,  hasil  klasifikasi  tersebut  akan  dihitung  akurasi dengan  menggunakan  confusion  matrix.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  melakukan  survei  opini masyarakat pada  Twitter tentang pemindahan ibu kota negara ke kalimantan timur yang mengandung sentimen netral, positif, atau negatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  memiliki  alur  atau  langkah-langkah  dalam  melakukan  penelitian  agas  hasil  yang  diperoleh diharapkan sesuai pada tujuan awal. Metodologi ini memiliki alur atau rancangan yang terstruktur dan telah sesuai. Langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1. Langkah-Langkah Penelitian
Studi ini akan  membandingkan tingkat akurasi  metode pengklasifikasian data  Lexicon-Based dan Naive Bayes Classifier. Proses pengklasifikasian yang digunakan dalam penelitian ini digambarkan dalam diatas. Dengan menentukan  Topik  Penelitian,  Pengumpulan  Data  (Crawling),  Preprocessing,  Translate,  Labelling,  Proses klasifikasi metode dan hasil visualisasi.
Proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan dua metode yaitu Naïve Bayes Classifier dan Lexicon Based  dengan  langkah-langkah  klasifikasi  dimulai  dari  proses  crawling,  preprocessing,  kemudian  klasifikasi metode, dan terakhir tahap evaluasi metode yang digunakan yang berguna sebagai penentuan hasil dari analisis dengan menggunakan dua metode tersebut. Langkah-langkah tersebut dapat dilihat pada Gambar 2 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.v8i2.7605

## 2.1. Pengumpulan Data (Crawling)
Pada proses pengumpulan data (crawling)  yang didapat dari media sosial  Twitter dengan topik “Pembangunan IKN”. Dimana langkah untuk proses crawling tersebut dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Proses Pengumpulan Data (Crawling)
Dalam proses crawling data tweets melalui media sosial Twitter yang menggunakan kode akses token API Twitter dari setiap user dengan menggunakan kata kunci “Ibu Kota Nusantara” dilakukan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python yang kemudian akan disimpan dalam bentuk format file .csv [18]. Kemudian data yang telah terkumpul melalui proses crawling akan dilanjutkan pada tahap preprocessing data.

## 2.2. Preprocessing Data
Pre-processing adalah tahap pertama dalam text mining, di mana data mentah dikumpulkan untuk diubah menjadi data  yang  berguna.  Pada  tahap  ini,  data  dari  tweet  yang  telah  diambil  dipilih  dan  dibersihkan.    Berikut  adalah langkah-langkah dalam proses preprocessing [19]. a. Labelling
Labelling dilakukan untuk melabelkan semua komentar atau tweet yang dibuat oleh pengguna Twitter.  Proses Pelabelan terdiri dari dua komponen: positif dan negatif.   Proses pelabelannya, yang terdiri dari kata-kata atau kalimat yang dimasukkan [20].
b. Case Folding
Kumpulan  kalimat  tweet  diubah  menjadi  huruf  kecil  pada  tahap  case  folding.  Kemudian  menghilangkan karakter yang dianggap tidak valid seperti angka, tanda baca, dan Uniform Resources Locator (URL).
c. Celaning
Proses pembersihan termasuk menghapus username atau mention pengguna (@), hashtag (#), karakter ekstra, huruf kecil dalam teks (case folding), dan URL atau link dari setiap komentar.
d. Tokenizing
Tokenizing merupakan tahapan untuk mengeliminasi setiap kata akan dipisahkan berdasarkan spasi yang ditemukan.
e. Stopword Removal
Dalam tahap filtering, kata-kata yang tidak memiliki makna dihilangkan atau dihentikan untuk berkonsentrasi pada kata-kata yang lebih bermakna. Dengan demikian, proses klasifikasi akan lebih cepat dan efisien karena jumlah kata yang diproses akan lebih sedikit.
f. Stemming
Pada tahap ini, kita akan mengubah kata berimbuhan menjadi kata dasar. Ini biasanya dilakukan untuk teks dalam bahasa Inggris, karena bahasa ini memiliki struktur imbuhan yang konsisten.

## 2.3. Translate Data
Setelah menyelesaikan proses preprocessing, langkah berikutnya adalah menerjemahkan data tweet dari bahasa Indonesia ke bahasa Inggris. Tahap penerjemahan ini diperlukan karena langkah selanjutnya akan menggunakan library vader sentiment yang menggunakan bahasa Inggris.

## 2.4. Klasifikasi Metode
Setelah proses penerjemahan selesai, langkah berikutnya adalah mengklasifikasikan data dari tweet-tweet tersebut. Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  penandaan  sentimen  yang  akan  menghasilkan  skor  polaritas.  Metode  yang diterapkan dalam tahap ini adalah metode Lexicon Based dan Naive Bayes Classifier.

## 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.v8i2.7605

## 2.4.1 Lexicon-Based
Lexicon  Based  adalah  pendekatan  yang  mencakup  frase,  bentuk  ekspresi,  atau  konten  dari  teks  yang  biasa ditemukan  dalam  obrolan,  dialog,  posting,  review,  dan  lainnya.  Pendekatan  ini  mengklasifikasikan  sentimen berdasarkan tingkat polaritasnya dengan menggunakan kamus sentimen yang mengandung kata positif dan negatif yang  dicocokkan  dengan  kata-kata  dalam  kalimat.  Untuk  menganalisis  sentimen,  penelitian  ini  menggunakan metode lexicon based dengan library vader sentiment [21].
VADER  (Valance  Dictionary  and  Sentiment  Reasoner)  adalah  metode  analisis  yang  berbasis  Lexicon. Vader menggunakan kamus untuk menganalisis data. Dalam metode Lexicon-Based, leksikal digunakan sebagai bahasa pokok. Hasil Vader terdiri dari kelas polaritas positif, netral, dan negatif dengan tambahan skor campuran atau skor total. Pada penelitian ini, library Python dengan score polarity< 0 adalah sentimen negatif, score polarity= 0 adalah sentimen netral, dan score polarity> 0 adalah sentimen positif.

## 2.4.2 Naïve Bayes Classifier
Naive Bayes Calssifier adalah metode klasifikasi dalam penambangan teks yang berpotensi baik untuk klasifikasi dalam hal presisi dan komputasi data. Ini menghitung probabilitas dengan asumsi bahwa kelas keputusan adalah benar  karena  vektor  informasi  objek,  mengasumsikan  bahwa  atribut  objek  ini  independen  [22].  algoritma  ini terbukti bahwa algoritma ini dapat mencapai hasil yang cukup memuaskan ketika digunakan untuk klasifikasi teks [23]. Naive Bayes Multinomial adalah varian Naive Bayes yang digunakan untuk mengklasifikasikan teks. Model ini dikenal  memiliki perhitungan  yang  mudah dan akurasi  yang tinggi. Pelabelan sentimen opini adalah bagian dari  proses  klasifikasi  yang  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  Multinomial  [24].  Berikut  adalah  rumus persamaan perhitungan dari nilai probabilitas metode Naive Bayes Classifier:

## 𝑃(𝑋|𝑌) = 𝑃(𝑌|𝑋) × 𝑃(𝑋) 𝑃(𝑌)
(1)
Persamaan  rumus  Naïve  Bayes  Classifier  dapat  dijelaskan  yaitu  X  =  Dugaan  sementara  data  dari  suatu classspesifik, kemudian untuk Y = Data dengan classyang belum diketahui, pada rumus diartikan P(X|Y) = Peluang taksiran X dengan syarat Y (probabilitas posterior), untuk rumus P(X) = Peluang taksiran X (probabilitas prior), persamaan rumus untuk P(Y|X) = Peluang taksiran Y dengan X, dan pada persamaan P(Y) = Peluang Y

## 2.5. Visualisasi
Setelah menyelesaikan setiap langkah dan proses, langkah selanjutnya adalah tahap visualisasi. Dalam penelitian ini, tahap visualisasi menggunakan library Matplotlib dan Wordcloud. Output dari visualisasi ini berupa histogram yang  menampilkan akurasi persentase dari polaritas setiap sentimen  yang dihasilkan. Sementara itu, visualisasi Wordcloud menampilkan kata-kata yang sering muncul dalam setiap sentimen.

## 2.6. Confusion Matrix
Dalam penggunaan metode tertentu, penting untuk memiliki pemahaman tentang kinerja metode tersebut dalam proses pengklasifikasian data. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Confusion Matrix, yang digunakan untuk mengukur akurasi dengan membandingkan hasil klasifikasi aktual dengan hasil klasifikasi dari metode.  Confusion  Matrix  adalah  tabel  yang  mencatat  jumlah  data  uji  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  dan jumlah  data  uji  yang  diklasifikasikan  secara  salah.  Parameter  evaluasi  yang  diperoleh  dari  metode  Confusion Matrix meliputi Precision, Recall, dan Accuracy.
1. Precision
Rumus Precision: 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
Tahapan precision adalah langkah untuk mengevaluasi sejauh mana nilai akurasi sistem yang memberikan hasil yang sesuai dengan permintaan informasi dari pengguna.
2. Recall
Rumus Recall: 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Proses recall digunakan sebagai pengukur keberhasilan sistem untuk menemukan kembali informasi yang telah diproses.
3. Accuracy
Rumus accuracy: 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (4)
Proses accuracy berguna sebagai pengukuran suatu kinerja dari sebuah metode yang digunakan untuk analisis. Pada  klasifikasi  Confusion  Matrix  dijelaskan  bahwa  TP  (True  Positif),  TN  (True  Negatif),  FP  (False Positif), FN (False Negatif), pada nilai TP dan TN adalah hasil dari klasifikasi yang tepat, untuk FP merupakan prediksi Positif tetapi sebenarnya Negatif, dan FN adalah prediksi Negatif yang sebenarnya Positif.

## 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.v8i2.7605

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  analisis  sentimen  terkait  topik  pemindahan  IKN  di  Kalimantan  Timur  ini,  digunakan  metode Lexicon Based yang akan dibandingkan dengan Naive Bayes Classifier. Tujuannya adalah untuk membandingkan hasil dengan penelitian sebelumnya dengan menambahkan tahap fitering dan stemming pada proses preprocessing untuk meningkatkan akurasi, serta untuk memberikan label sentimen pada tweet tentang Pembangunan IKN yang diklasifikasikan  sebagai  sentimen  positif,  netral,  dan  negatif.  Data  untuk  penelitian  ini  diperoleh  dengan melakukan crawling data dari Twitter. Proses crawling data dari Twitter memerlukan akses token API key Twitter yang  dapat  diperoleh  dengan  mengunjungi  website  Twitter  Developer  untuk  mendapatkan  kode  akses  token tersebut atau bisa diperoleh melalui akun Twitter masing-masing pengguna

## 3.1 Pengumpulan Data (Crawling)
Proses pada pengumpulan data twitter dengan menggunakan API Key Twitter yang mendapatkan data sebanyak 3.680  dengan  keyword  “Pembangunan  IKN”.  Setelah  berhasil  mengumpulkan  data  tweet,  data  yang  diperoleh diubah  menjadi  format  tabel  untuk  mempermudah  pengolahan  pada  langkah  berikutnya.  Data  frame  tersebut memiliki  tiga  atribut  yang  menjadi  fokus  perhatian  yaitu  id_str,  username,  full_text.  Berikut  ini  hasil  proses crawling data dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Hasil Pengumpulan Data (Crawling)

## 3.2 Preprocessing Data
Pada  tahap  preprocessing,  beberapa  proses  akan  dilakukan,  seperti  membersihkan,  menormalkan,  membagi menjadi  token,  menghapus  kata-kata  tidak  penting  atau  stopwords,  dan  menentukan  akar  kata.  Tujuan  dari langkah-langkah ini adalah untuk menghilangkan tanda baca dan simbol yang tidak diperlukan, seperti titik, koma, tanda tanya, dan tanda seru. Selain itu, tahap preprocessing memiliki kemampuan untuk mengubah semua hurup yang ada di HTML dan URL, hastag, mention, dan emoji menjadi kata dasar.

## 3.2.1 Cleaning
Dalam tahap pembersihan ini, karakter-karakter seperti "@" akan dihapus, begitu juga dengan link URL, tanda titik, tanda koma, tanda seru, dan tanda tanya. Selain itu, emoji, mention, dan hashtag juga akan dihapus, serta simbol-simbol yang tidak relevan. Berikut adalah hasil dari tahap pembersihan yang tercantum dalam Tabel 1.
Tabel 1 . Hasil Proses Cleaning
Tweet

## Cleaning
Agus  Harimurti  Yudhoyono  (TN  5),  mengunjungi abangnya, Agung Wicaksono (TN 3) di Titik Nol IKN. Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara,  Menteri ATR/BPN !," "Karena Ibu Kota Nusantara, harus ikut diwujudkan oleh  Alumni SMA Taruna  Nusantara."  -
Reuni Balairung Pancasila - https://t.co/ePu7BNDsZL"
Agus  Harimurti  Yudhoyono  TN  mengunjungi abangnya  Agung  Wicaksono  TN  di  Titik  Nol  IKN Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara  Menteri ATRBPN  Karena  Ibu  Kota  Nusantara  harus  ikut diwujudkan  oleh  Alumni  SMA  Taruna  Nusantara Reuni Balairung Pancasila
PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung  di  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kalimantan Timur. https://t.co/J3jPn0WUL2
PT  Bank  Negara  Indonesia  BNI  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung di Ibu Kota Nusantara IKN Kalimantan Timur
#Repost  @kem_atrbpn  Menteri  ATR/BPN,  Agus Harimurti Yudhoyono (AHY) mendampingi Presiden Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima  di  kawasan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kamis (29/02/2024).  Sedikitnya  ia  mendatangi  tiga  titik
Repost kematrbpn Menteri ATRBPN Agus Harimurti Yudhoyono  AHY  mendampingi  Presiden  Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima di kawasan Ibu Kota Nusantara IKN Kamis Sedikitnya

## 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.v8i2.7605
Tweet Cleaning lokasi groundbreaking dalam satu hari. https://t.co/eSoNEepw7o ia mendatangi tiga titik lokasi groundbreaking dalam satu hari

## 3.2.2 Tokenizing
Pada langkah ini, teks, kalimat, paragraf, atau dokumen dibagi menjadi bagian-bagian kata yang disebut token atau term.  Token  bisa  berupa  kata  tunggal,  frasa,  atau  bagian  yang  memiliki  makna.  Langkah  ini  bertujuan  untuk memisahkan  teks  menjadi bagian-bagian  yang lebih  kecil  untuk analisis lebih lanjut [25]. Berikut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Proses Tokenizing Tweet Tokenizing
Agus  Harimurti  Yudhoyono  (TN  5),  mengunjungi abangnya, Agung Wicaksono (TN 3) di Titik Nol IKN. Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara,  Menteri ATR/BPN !," "Karena Ibu Kota Nusantara, harus ikut diwujudkan oleh  Alumni SMA Taruna  Nusantara."  -
Reuni Balairung Pancasila - https://t.co/ePu7BNDsZL" ['agus',  'harimurti',  'yudhoyono',  'tn',  'mengunjungi', 'abangnya',  'agung',  'wicaksono',  'tn',  'di',  'titik',  'nol', 'ikn',  'selamat',  'datang',  'di',  'ibu',  'kota',  'nusantara', 'menteri',  'atrbpn',  'karena',  'ibu',  'kota',  'nusantara', 'harus',  'ikut',  'diwujudkan',  'oleh',  'alumni',  'sma', 'taruna', 'nusantara', 'reuni', 'balairung', 'pancasila'] PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung  di  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kalimantan Timur. https://t.co/J3jPn0WUL2 ['pt', 'bank', 'negara', 'indonesia', 'bni', 'tbk',
'melakukan',  'groundbreaking',  'atau',  'peletakan', 'batu',  'pertama',  'proyek',  'gedung',  'di',  'ibu',  'kota', 'nusantara', 'ikn', 'kalimantan', 'timur']
#Repost  @kem_atrbpn  Menteri  ATR/BPN,  Agus Harimurti Yudhoyono (AHY) mendampingi Presiden Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima  di  kawasan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kamis (29/02/2024).  Sedikitnya  ia  mendatangi  tiga  titik lokasi groundbreaking dalam
satu hari.
https://t.co/eSoNEepw7o ['repost',  'kematrbpn',  'menteri',  'atrbpn',  'agus', 'harimurti', 'yudhoyono', 'ahy', 'mendampingi',
'presiden',  'joko',  'widodo',  'dalam',  'rangkaian', 'groundbreaking',  'tahap',  'lima',  'di',  'kawasan',  'ibu', 'kota',  'nusantara',  'ikn',  'kamis',  'sedikitnya',  'ia', 'mendatangi',  'tiga',  'titik',  'lokasi',  'groundbreaking', 'dalam', 'satu', 'hari']

## 3.2.3 Case Folding
Setelah dilakukan proses tokenisasi maka akan dilakukan proses selanjutnya yaitu case folding atau bisa diartikan dengan  mengubah jenis  kata  atau huruf  yang  masih berbentuk  kapital dirubah ke dalam  huruf kecil atau lower case. Berikut ini ditampilkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Hasil Proses Case Folding
Tweet

## Case Folding
Agus  Harimurti  Yudhoyono  (TN  5),  mengunjungi abangnya, Agung Wicaksono (TN 3) di Titik Nol IKN. Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara,  Menteri ATR/BPN !," "Karena Ibu Kota Nusantara, harus ikut diwujudkan oleh  Alumni SMA Taruna  Nusantara."  -
Reuni Balairung Pancasila - https://t.co/ePu7BNDsZL"
agus harimurti yudhoyono tn mengunjungi abangnya agung wicaksono tn di titik nol ikn selamat datang di ibu  kota  nusantara  menteri  atrbpn  karena  ibu  kota nusantara  harus  ikut  diwujudkan  oleh  alumni  sma taruna nusantara reuni balairung pancasila
PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung  di  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kalimantan Timur. https://t.co/J3jPn0WUL2
pt  bank  negara  indonesia  bni  tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung di ibu kota nusantara ikn kalimantan timur
#Repost  @kem_atrbpn  Menteri  ATR/BPN,  Agus Harimurti Yudhoyono (AHY) mendampingi Presiden Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima  di  kawasan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kamis (29/02/2024).  Sedikitnya  ia  mendatangi  tiga  titik lokasi groundbreaking dalam satu hari. https://t.co/eSoNEepw7o
repost  kematrbpn  menteri  atrbpn  agus  harimurti yudhoyono  ahy  mendampingi  presiden  joko  widodo dalam  rangkaian  groundbreaking  tahap  lima  di kawasan  ibu  kota  nusantara  ikn  kamis  sedikitnya  ia mendatangi  tiga  titik  lokasi  groundbreaking  dalam satu hari

## 3.2.4 Stopword Removal
Pada tahap filtering, digunakan library NLTK dalam bahasa Indonesia untuk mempermudah proses penghapusan kalimat. Penelitian ini juga mencakup penambahan beberapa kata umum yang sering muncul dalam data  tweet,

## 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.v8i2.7605
seperti  "yg",  "tdk",  "utk",  dan  lainnya,  untuk  mengurangi  noise  dan  membuat  data  lebih  bersih.  Hasil  proses stopword removal dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Proses Stopword Removal
Tweet
Stopword Removal
Agus  Harimurti  Yudhoyono  (TN  5),  mengunjungi abangnya, Agung Wicaksono (TN 3) di Titik Nol IKN. Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara,  Menteri ATR/BPN !," "Karena Ibu Kota Nusantara, harus ikut diwujudkan oleh  Alumni SMA Taruna  Nusantara." -
Reuni Balairung Pancasila - https://t.co/ePu7BNDsZL" ['agus',  'harimurti',  'yudhoyono',  'tn',  'mengunjungi', 'abangnya', 'agung', 'wicaksono', 'tn', 'titik', 'nol', 'ikn', 'selamat',  'datang',  'ibu',  'kota',  'nusantara',  'menteri', 'atrbpn',  'ibu',  'kota',  'nusantara',  'ikut',  'diwujudkan', 'alumni', 'sma', 'taruna', 'nusantara', 'reuni', 'balairung', 'pancasila'] PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung  di  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kalimantan Timur. https://t.co/J3jPn0WUL2 ['pt', 'bank', 'negara', 'indonesia', 'bni', 'tbk',
'melakukan',  'groundbreaking',  'peletakan',  'batu', 'pertama',  'proyek',  'gedung',  'ibu',  'kota',  'nusantara', 'ikn', 'kalimantan', 'timur']
#Repost  @kem_atrbpn  Menteri  ATR/BPN,  Agus Harimurti Yudhoyono (AHY) mendampingi Presiden Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima  di  kawasan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kamis (29/02/2024).  Sedikitnya  ia  mendatangi  tiga  titik lokasi groundbreaking dalam satu hari. https://t.co/eSoNEepw7o ['repost',  'kematrbpn',  'menteri',  'atrbpn',  'agus', 'harimurti', 'yudhoyono', 'ahy', 'mendampingi', 'presiden', 'joko', 'widodo', 'rangkaian', 'groundbreaking', 'tahap', 'lima', 'kawasan', 'ibu', 'kota', 'nusantara',  'ikn',  'kamis',  'sedikitnya',  'mendatangi', 'tiga', 'titik', 'lokasi', 'groundbreaking', 'satu', 'hari']

## 3.2.5 Stemming
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengubahan  kata-kata  yang  ada,  menjadi  akar  kata/kata  dasar  dengan menghilangkan semua imbuhan yang ada pada kata, Seperti kita lihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Proses Stemming
Tweet Stemming
Agus  Harimurti  Yudhoyono  (TN  5),  mengunjungi abangnya, Agung Wicaksono (TN 3) di Titik Nol IKN. Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara,  Menteri ATR/BPN !," "Karena Ibu Kota Nusantara, harus ikut diwujudkan oleh  Alumni SMA Taruna  Nusantara."  -
Reuni Balairung Pancasila - https://t.co/ePu7BNDsZL" ['agus',  'harimurti',  'yudhoyono',  'tn',  'mengunjungi', 'abangnya', 'agung', 'wicaksono', 'tn', 'titik', 'nol', 'ikn', 'selamat',  'datang',  'ibu',  'kota',  'nusantara',  'menteri', 'atrbpn',  'ibu',  'kota',  'nusantara',  'ikut',  'diwujudkan', 'alumni', 'sma', 'taruna', 'nusantara', 'reuni', 'balairung', 'pancasila']
PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung  di  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kalimantan Timur. https://t.co/J3jPn0WUL2 ['pt', 'bank', 'negara', 'indonesia', 'bni', 'tbk',
'melakukan',  'groundbreaking',  'peletakan',  'batu', 'pertama',  'proyek',  'gedung',  'ibu',  'kota',  'nusantara', 'ikn', 'kalimantan', 'timur']
#Repost  @kem_atrbpn  Menteri  ATR/BPN,  Agus Harimurti Yudhoyono (AHY) mendampingi Presiden Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima  di  kawasan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kamis (29/02/2024).  Sedikitnya  ia  mendatangi  tiga  titik lokasi groundbreaking dalam
satu hari. https://t.co/eSoNEepw7o ['repost',  'kematrbpn',  'menteri',  'atrbpn',  'agus', 'harimurti', 'yudhoyono', 'ahy', 'mendampingi', 'presiden', 'joko', 'widodo', 'rangkaian', 'groundbreaking', 'tahap', 'lima', 'kawasan', 'ibu', 'kota', 'nusantara',  'ikn',  'kamis',  'sedikitnya',  'mendatangi',
'tiga', 'titik', 'lokasi', 'groundbreaking', 'satu', 'hari']

## 3.3 Translate
Setelah melalui proses yang dilakukan seperti diatas, selanjutnya akan dilakukan proses pengubahan bahasa atau translate tweet dalam bahasa inggris melalui library translator. Berikut ini hasil proses translate yang dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Proses Translate Tweet Translate
Agus  Harimurti  Yudhoyono  (TN  5),  mengunjungi abangnya, Agung Wicaksono (TN 3) di Titik Nol IKN. Selamat  Datang  di  Ibu  Kota  Nusantara,  Menteri ATR/BPN !," "Karena Ibu Kota Nusantara, harus ikut diwujudkan oleh  Alumni SMA Taruna  Nusantara."  -
Agus  Harimurti  Yudhoyono  Mr.  Uunjung  Abang Agung  Wicaksono  Mr.  Zero  Point  IKN  Welcome Capital of the Archipelago Minister of Atrbpn Capital of  the  Archipelago  Participates  in  National  Taruna High School Alumni Reunion Pancasila Hall

## 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.v8i2.7605
Tweet Translate Reuni Balairung Pancasila - https://t.co/ePu7BNDsZL"
PT  Bank  Negara  Indonesia  (BNI)  Tbk  melakukan groundbreaking  atau  peletakan  batu  pertama  proyek gedung  di  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kalimantan Timur. https://t.co/J3jPn0WUL2
PT Bank Negara Indonesia BNI TBK carries out the groundbreaking  of  the  first  stone  of  the  Indonesian capital building project IKN East Kalimantan
#Repost  @kem_atrbpn  Menteri  ATR/BPN,  Agus Harimurti Yudhoyono (AHY) mendampingi Presiden Joko Widodo dalam rangkaian Groundbreaking tahap lima  di  kawasan  Ibu  Kota  Nusantara  (IKN),  Kamis (29/02/2024).  Sedikitnya  ia  mendatangi  tiga  titik lokasi groundbreaking dalam satu hari. https://t.co/eSoNEepw7o
repost  matrbpn  minister  atrbpn  agus  harimurti yudhoyono ahy accompanying president joko widodo to organize groundbreaking phase five of archipelago capital  region  ikn  thursday  a  little  came  three  points groundbreaking location one day

## 3.4 Analisis Sentimen
Pada  proses  analisis  ini  dilakukan  pengklasifikasian,  dimana  tahap  ini  pengklasifikasian  dilakukan  dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classfier dan Lexicon Based. Proses pengklasifikasian dengan dua metode ini mencari hasil nilai akurasi mana yang lebih baik dalam identifikasi data [26]. Berikut ini uraian mengenai hasil dari analisis dua metode tersebut.

## 3.4.1. Naïve Bayes Classifier
Pada  penelitian  ini  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  hasil  penerapan  pada  data  tweet sebanyak  3.860  tweet  dengan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  79%,  precision  negatif  87%,  precision  netral  74%, precision  positif  84%,  recall nagatif  39%,  recall  netral  91%,  recall  positif  82%,  f1-score  negatif  54%,  f1-score netral  81%,  f1-score  positif  83%.  Dimana  hasil  dari  perhitungan  menggunakan  metode  ini  mengeluarkan  hasil nilai yang baik. Dapat dilihat hasil Classification Report metode Naïve Bayes Classifier pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil Classification Report Algoritma Naïve Bayes Classifier

## 3.4.2. Lexicon Based
Proses klasifikasi dengan menggunakan metode Lexicon Based di sini dengan menentukan hasil nilai akurasi dan sentimen  positif,  negatif  dan  netral  diperoleh  positif  54.15%,  negatif  29.36%,  netral  16.49%  dengan  perolehan akurasi sebesar 76% dari perhitungan Classification Report. Pada metode ini data yang digunakan sebanyak 3.680 data,  sama  dengan  perhitungan  pada  metode  Naïve  Bayes  Classifier  yang  dimana  penelitian  ini  mencari perbandingan hasil nilai accuracy dari dua metode tersebut. Untuk hasil perhitungan Classification Report Lexicon Based dapat dilihat pada Gambar 6.

## 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.v8i2.7605

## 3.5 Visualisasi
Setelah menyelesaikan semua tahapan, langkah berikutnya adalah tahap visualisasi. Output dari tahap visualisasi dalam  penelitian  ini  berupa  histogram  dan  wordcloud.  Histogram  akan  menampilkan  persentase  dari  masing- masing kelas polaritas, sementara wordcloud akan menampilkan gambaran kata-kata yang sering muncul dalam setiap  sentimen.  Hasil  perbandingan  untuk  tampilan  histogram  dan  nilai  persentase  dari  metode  Naive  Bayes Classifier dan Lexicon Based dapat dilihat pada Gambar 7 untuk Naïve Bayes Classifier, Gambar 8 untuk lexicon based.
Gambar 7. Histogram Naïve Bayes Classifier
Pada Gambar 7 menjelaskan hasil visualisasi  histogram metode Naïve Bayes Classifier didapatkan hasil sentimen positif sebesar 47.18%, sentimen  negatif 6.33%, dan sentimen  netral 46.49%. Visualisasi kata di atas mendapatkan hasil sentimen tertinggi terdapat pada sentimen positif dengan jumlah terbanyak.

## Gambar 8. Histogram Lexicon Based
Hasil  pada  Gambar  8  di  atas  memperoleh  hasil  analisis  dengan  visualisasi  histogram  dengan  metode Lexicon  Based  mendapatkan  skor  sentimen  positif  sebesar  54.15%,  sentimen  negatif  16.49%,  sentimen  netral 29.36%, dari hasil di atas metode Lexicon Based lebih akurat dalam menentukan visualisasi kata akan tetapi untuk analisis nilai akurasi Naïve Bayes Classifier lebih efektif dan baik. Hasil visualisasi Lexicon Based skor tertinggi terdapat pada sentimen positif. Kemudian pada visualisasi berikutnya adalah wordcloud yang menampilkan hasil dari metode Naïve Bayes Classifier dan Lexicon Based. Hasil pada Gambar 9 wordcloud positif dan Gambar 10 wordcloud negatif.

## 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.v8i2.7605
Gambar 9 . Wordcloud Sentimen Positif
Gambar 10 . Wordcloud Sentimen Negatif
Pada Gambar 9 menjelaskan  mengenai hasil visualisasi kata  positif dan untuk Gambar 10 menampilkan hasil visualisasi kata negatif, dengan perolehan hasil visualisasi kata positif lebih menonjolkan kata “capital” dan “East Kalimantan” dalam proses analisis dengan visualiasi kata tersebut. Kemudian pada visualisasi kata negatif dapat dieketahui kata-kata yang menjadi pusat utama hasil visualisasi adalah “IKN”, “capital”, “archipelago” dan “Indonesia” dimana tahapan visualisasi negatif ini menampilkan hasil dari komentar atau opini masyarakat pada Twitter yang membahas tentang pembangunan IKN di Kalimantan Timur.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menganalisis  sentimen  masyarakat  terkait  perpindahan  dan  Pembangunan  IKN  melalui  platform media sosial Twitter dengan menggunakan metode Lexicon Based dan Naive Bayes Classifier. Data dari Twitter diperoleh melalui crawling dan kemudian diklasifikasikan menjadi tiga polaritas: positif, netral, dan negatif. Dari total 3.680 data tweet awal, setelah melalui tahapan penghapusan dan preprocessing, serta proses translate, dan penggunaan metode Lexicon Based atau Naive Bayes Classifier, jumlah keseluruhan data  tweet yang terbentuk adalah sebanyak 2323 data tweet. Dari penelitian kedua metode tersebut didapatkan hasil accuracy algoritma Naïve Bayes  Classifier  79%  dan  algoritma  Lexicon  Based  76%.  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  memiliki  sentimen Positif 47.18%, Negatif 6.33%, Netral 46.49% dan untuk Lexicon Based sentimen Positif 54.15%, Negatif 29.36%, Netral 16.49%. Hasil polaritas positif tertinggi algoritma Naïve Bayes Classifier 47.18% dan untuk polaritas positif tertinggi  Lexicon  Based  54.15%.  Sehingga  keputusan  dari  penelitian  dengan  menggunakan  perbandingan  dua metode pada topik pemindahan dan Pembangunan IKN menampilkan hasil algoritma Naïve Bayes Classifier lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya. Berdasarkan hasil penelitian, terdapat perbandingan antara akurasi klasifikasi menggunakan metode Lexicon Based dan Naive Bayes Classifier, yang masing-masing adalah 79% dan 76%.  Perbedaan  dalam  akurasi  ini  menunjukkan  bahwa  analisis  sentimen  menggunakan  metode  Naive  Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi daripada metode Lexicon Based.

## REFERENCES
[1]  E. Nugrohosudin, “Kedudukan Kepala Otorita Ibu Kota Nusantara dalam Undang-Undang Nomor 3 Tahun 2022,” Jurnal Legislatif, vol. 5, no. 2, Agu 2022, doi: 10.20956/jl.v5i2.21002.
[2]  G.  K.  Sari,  “INTEGRASI  PEMBANGUNAN  IBU  KOTA  NEGARA  BARU  DAN  DAERAH  PENYANGGANYA,” STANDAR:  Better  Standard  Better  Living,  vol.  1,  no.  2,  hlm.  27–32,  Mar  2022,  Diakses:  19  April  2024.  [Daring]. Tersedia pada: https://majalah.bs ilhk.menlhk.go.id/index.php /STANDAR/article/view/ 23
[3]  J. Teknika, R. K. Septiani, S. Anggraeni, dan S. D. Saraswati, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Ibu Kota Nusantara (IKN) pada Media Sosial Menggunakan Naive Bayes,” TEKNIKA: Jurnal Ilmiah Bidang Ilmu Rekayasa, vol. 16, no. 2, hlm. 245–254, Sep 2022, doi: 10.5281/ZENODO.7535887.
[4]  W. L. Hutasoit, “ANALISA PEMINDAHAN IBUKOTA NEGARA,” DEDIKASI : Jurnal Ilmiah Sosial, Hukum, Budaya, vol. 39, no. 2, hlm. 108–128, Feb 2019, doi: 10.31293/DDK.V39I2.3989.
[5]  M. K. Saraswati dkk., “Pemindahan Ibu Kota Negara Ke Provinsi Kalimantan Timur Berdasarkan Analisis SWOT,” JISIP (Jurnal Ilmu Sosial dan Pendidikan), vol. 6, no. 2, hlm. 2598–9944, Mar 2022, doi: 10.58258/JISIP. V6I2. 3086.
[6]  A. Y. Syantara, E. D. Wahyuni, dan V. R. S. Nastiti, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes  Classifier  Terhadap  Kata  Kunci  ‘#Asiangames2018,’”  Jurnal  Repositor,  vol.  3,  no.  5,  2021,  doi: 10.22219/REPOSITOR.V3I5.32044.
[7]  S. C. Prima, A. O. Purba, I. W. Yuliarta, dan P. Suwarno, “PERUBAHAN TATA KELOLA MARITIM DI WILAYAH KALIMANTAN TIMUR SEBAGAI IBUKOTA BARU,” NUSANTARA : Jurnal Ilmu Pengetahuan Sosial, vol. 7, no. 3, hlm. 529–537, Okt 2020, doi: 10.31604/JIPS.V7I3.2020.529-537.
[8]  R. Ria, A. Hasibuan, dan S. Aisa, “DAMPAK DAN RESIKO PERPINDAHAN IBU KOTA TERHADAP EKONOMI  DI INDONESIA,”  AT-TAWASSUTH:  Jurnal  Ekonomi  Islam,  vol.  5,  no.  1,  hlm.  183–203,  Jun  2020,  doi: 10.30829/AJEI.V5I1.7947.
[9]  F.  Z.  Emeraldien,  R.  J.  Sunarsono,  dan  R.  Alit,  “TWITTER  SEBAGAI  PLATFORM  KOMUNIKASI  POLITIK  DI INDONESIA,”  Scan :  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi,  vol.  14,  no.  1,  hlm.  21–30,  2019,  doi: 10.33005/SCAN.V14I1.1457.

## 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.v8i2.7605
[10] A.  M.  Zuhdi,  E.  Utami,  dan  S.  Raharjo,  “ANALISIS  SENTIMENT  TWITTER  TERHADAP  CAPRES  INDONESIA 2019  DENGAN METODE K-NN,” Jurnal Informa : Jurnal Penelitian dan Pengabdian Masyarakat, vol. 5, no. 2, hlm. 1– 7, Agu 2019, doi: 10.46808/INFORMA.V5I2.73.
[11] D.  Alita  dan  A.  R.  Isnain,  “Pendeteksian  Sarkasme  pada  Proses  Analisis  Sentimen  Menggunakan  Random  Forest Classifier,” Jurnal Komputasi, vol. 8, no. 2, hlm. 50–58, Okt 2020, doi: 10.23960/KOMPUTASI.V8I2.2615.
[12] A. P. Giovani, A. Ardiansyah, T. Haryanti, L. Kurniawati, dan W. Gata, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI RUANG GURU DI TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI,” Jurnal Teknoinfo, vol. 14, no. 2, hlm. 115– 123, Jul 2020, doi: 10.33365/JTI.V14I2.679.
[13] G.  N.  Aulia  dan  E.  Patriya,  “IMPLEMENTASI  LEXICON  BASED  DAN  NAIVE  BAYES  PADA  ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TOPIK PEMILIHAN PRESIDEN 2019,”  Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, vol. 24, no. 2, hlm. 140–153, Feb 2020, doi: 10.35760/IK.2019.V24I2.2369.G1875.
[14] N. S. Fathullah, Y. A. Sari, dan P. P. Adikara, “Analisis Sentimen Terhadap Rating dan Ulasan Film dengan menggunakan Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  dengan  Fitur  Lexicon-Based,”  Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer,  vol.  4,  no.  2,  hlm.  590–593,  Apr  2020,  Diakses:  19  April  2024.  [Daring].  Tersedia  pada:  https://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/6987
[15] R. L. Mustofa dan B. Prasetiyo, “Sentiment analysis using lexicon-based method with naive bayes classifier algorithm on #newnormal  hashtag  in  twitter,”  J  Phys  Conf  Ser,  vol.  1918,  no.  4,  hlm.  042155,  Jun  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1918/4/042155.
[16] A. R. Kardian dan D. Gustiana, “Analisis Sentimen Berdasarkan  Opini Pengguna pada Media Twitter Terhadap BPJS Menggunakan Metode Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier : Array,” Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 20, no. 1, hlm. 39–52, Mar 2021, doi: 10.32409/JIKSTIK.20.1.401.
[17] G.  Isabelle,  W.  Maharani,  dan  I.  Asror,  “Analysis  on  Opinion  Mining  Using  Combining  Lexicon-Based  Method  and Multinomial Naïve Bayes,” hlm. 214–219, Mar 2019, doi: 10.2991/ICOIESE-18.2019.38.
[18] F. Amaliah, I. Kadek, dan D. Nuryana, “Perbandingan Akurasi Metode Lexicon Based Dan Naive Bayes Classifier Pada Analisis Sentimen Pendapat Masyarakat  Terhadap Aplikasi Investasi Pada Media Twitter,”  Journal of Informatics  and Computer Science (JINACS), vol. 3, no. 03, hlm. 384–393, Apr 2022, doi: 10.26740/JINACS.V3N03.P384-393.
[19] M.  Analisis  Sentimen  Makapai  Citilink,  L.  Junaedi,  dan  A.  Sentimen  Maskapai  Citilink  Naïve  Bayes,  “ANALISIS SENTIMEN  MASKAPAI  CITILINK  PADA  TWITTER  DENGAN  METODE  NAÏVE  BAYES,”  JURNAL  ILMIAH INFORMATIKA, vol. 7, no. 02, hlm. 82–86, Okt 2019, doi: 10.33884/JIF.V7I02.1329.
[20] M.  Al  Khadafi,  K.  P.  Kartika,  dan  F.  Febrinita,  “PENERAPAN  METODE  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  DAN LEXICON  BASED  UNTUK  ANALISIS  SENTIMEN  CYBERBULLYING  PADA  BPJS,”  JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 6, no. 2, hlm. 725–733, Okt 2022, doi: 10.36040/JATI.V6I2.5633.
[21] S.  Suprianto,  “Perbandingan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Dan  Holistic  Lexicon  Based  Dalam  Analisis  Sentimen Angket Mahasiswa,” JSI: Jurnal Sistem Informasi (E-Journal), vol. 11, no. 2, Okt 2019, doi: 10.18495/JSI.V11I2.9140.
[22] M.  Hamka,  N.  Alfatari,  dan  D.  R.  Sari,  “Analisis  Sentimen  Produk  Kecantikan  Jenis  Serum  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes  Classifier,”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON),  vol.  4,  no.  1, hlm.  64–71, Sep 2022, doi: 10.30865/JSON.V4I1.4740.
[23] S. Afrizal, H. N. Irmanda, N. Falih, dan I. N. Isnainiyah, “Implementasi Metode Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Warga  Jakarta  Terhadap,”  Informatik :  Jurnal  Ilmu  Komputer,  vol.  15,  no.  3,  hlm.  157–166,  Agu  2019,  doi: 10.52958/IFTK.V15I3.1454.
[24] R.  Apriani  dkk.,  “ANALISIS  SENTIMEN  DENGAN  NAÏVE  BAYES  TERHADAP  KOMENTAR  APLIKASI TOKOPEDIA,”  Jurnal  Rekayasa  Teknologi  Nusa  Putra,  vol.  6,  no.  1,  hlm.  54–62,  Sep  2019,  doi: 10.52005/REKAYASA.V6I1.86.
[25] I.  Journal  ----of  ----  dkk.,  “ANALISIS  SENTIMEN  PENGGUNA  MEDIA  SOSIAL  TERHADAP  APLIKASI  M- HEALTH PEDULI LINDUNGI DENGAN METODE LEXICON BASED DAN NAÏVE BAYES,” Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI), vol. 6, no. 1, Jun 2023, doi: 10.21927/IJUBI.V6I1.3275.
[26] S. Roiqoh, B. Zaman, dan K. Kartono, “Analisis Sentimen Berbasis Aspek Ulasan Aplikasi Mobile JKN dengan Lexicon Based dan Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, no. 3, hlm. 1582–1592, Jul 2023, doi: 10.30865/MIB.V7I3.6194.