## HCI DAN MEDIA SOSIAL: STUDI KASUS ANALISIS SENTIMEN PILPRES 2024 DI TWITTER MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER

## Asro
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Raharja Email: asro@raharja.info

## Chairuddin
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Raharja Email: chairuddin@stmik-im.ac.id

## Abdul Robi Padri
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Raharja Email: abdulrobipadri06@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  digital yang  didorong oleh  interaksi  antara manusia  dan  komputer,  media  sosial, khususnya Twitter,  telah  menjadi  wadah penting  bagi  individu  untuk berkomunikasi  dan  berbagi opini.  Konsep  Human-Computer  Interaction  (HCI)  memainkan  peran  kunci  dalam  memahami bagaimana  individu  berinteraksi  dengan  teknologi  untuk  menyampaikan  pandangan  mereka, terutama  dalam  konteks  politik  seperti  Pilpres  2024  di  Indonesia.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memahami  dan  menganalisis  dinamika  sentimen  publik  di  Twitter  terkait  Pilpres  2024  dengan memanfaatkan  prinsip  HCI  dan  metode  Naive  Bayes  Classifier.  Melalui  Google  Colab,  kami mengolah dan mengkategorikan sampel sebanyak 3450 tweet. Dengan alokasi 80% untuk pelatihan dan  20%  untuk  pengujian,  model  kami  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar  64.71%  dalam mengklasifikasikan  sentimen  ke  dalam  tiga  kategori.  Integrasi  antara  HCI  dan  analisis  sentimen menunjukkan  bagaimana  teknologi  dan  interaksi  manusia  dapat  dimanfaatkan  untuk  memahami persepsi publik dalam lingkup politik.
Kata  Kunci: Human-Computer  Interaction  (HCI), Analisis  Sentimen ,  Naive  Bayes Classifier, Twitter,  Media  Sosial,  Google  Colab ,  Opini  Publik,  Teknologi  Informasi,  Interaksi  Manusia- Komputer, Pilpres 2024

## 1. PENDAHULUAN
Internet  adalah  salah  satu  sarana  untuk  mengakses  informasi  dan  komunikasi  yang  dapat diakses  oleh  seseorang  dimana  saja  dan  kapan  saja  [2].  Seiring  dengan  berjalannya  kemajuan teknologi, penggunaan internet sebagai sarana komunikasi juga bertumbuh sangat pesat. Indonesia adalah salah satu negara dengan pengguna internet terbesar di dunia. Dan di dalam era yang semakin didominasi  oleh  teknologi,  interaksi  antara  manusia  dan  komputer  telah  mengubah  cara  kita berkomunikasi dan berbagi informasi. Media sosial, terutama Twitter, telah berkembang menjadi salah satu platform komunikasi utama yang menjangkau jutaan pengguna setiap harinya. Di tengah- tengah aliran informasi yang begitu cepat ini, konsep Human-Computer Interaction (HCI) menjadi sangat  relevan.  HCI  mengkaji  bagaimana  desain  dan  penggunaan  teknologi  dapat  memengaruhi
perilaku  dan  interaksi  manusia,  serta  bagaimana  teknologi  tersebut  dapat  dioptimalkan  untuk memenuhi kebutuhan pengguna.
Salah  satu  konteks  yang  menarik  untuk  diteliti  dalam  kerangka  HCI  adalah  Pilpres  2024  di Indonesia.  Sebagai  acara  nasional  yang  menandai  pergantian  kepemimpinan  setiap  lima  tahun sekali,  Pilpres  menjadi  topik  hangat  yang  banyak  dibahas  di  media  sosial.  Twitter  merupakan platform  media  sosial  umum  digunakan  user  untuk  berkomunikasi  dan  menyebarkan  informasi berupa  tweets.  Tweets  dapat  di  jadikan  sumber  data  penting  untuk  melakukan  penelitian  Neuro- Linguistic Programming (NLP) seperti analisa sentimen, deteksi polaritas dan prediksi emoji [6]. dengan fitur-fiturnya yang mendukung pembahasan real-time, menjadi salah satu medan utama di mana dinamika opini publik terbentuk.
Namun,  menginterpretasi  dan  menganalisis  sentimen  dari  jutaan  tweet  bukanlah  tugas  yang mudah. Oleh karena itu, penelitian ini memanfaatkan pendekatan HCI untuk memahami bagaimana pengguna menyampaikan opini mereka melalui Twitter dan bagaimana teknologi dapat membantu dalam  menganalisis  sentimen  tersebut  dengan  lebih  efektif.  Dengan menggunakan  metode  Naive Bayes Classifier memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes [8]. Kami berupaya untuk mengkategorikan opini-opini tersebut ke dalam sentimen positif, netral, atau negatif.
Selain  itu,  untuk  meningkatkan  kualitas  analisis,  penelitian  ini  juga  memanfaatkan  kamus lexicon  Indonesia  dan  kamus  News  Indonesia.  Kamus  lexicon  Indonesia  digunakan  untuk menentukan  proporsi  sentimen,  sementara  kamus  News  Indonesia  membantu  dalam  menentukan analisis sentimen yang lebih spesifik.
Dengan  pendekatan  yang  komprehensif  ini,  penelitian  ini  berharap  untuk  memberikan wawasan mendalam tentang bagaimana masyarakat Indonesia berinteraksi dengan teknologi dalam konteks politik dan bagaimana HCI dapat membantu dalam memahami dan menganalisis dinamika opini publik di era digital saat ini.
Dalam era informasi saat ini, media sosial telah berkembang menjadi salah satu sumber utama bagi masyarakat untuk berbagi pemikiran, perasaan, dan opini mengenai berbagai isu, termasuk isu politik.  data tweet yang diambil secara langsung dari sosial media  Twitter [1], sebagai salah satu platform  media  sosial  terbesar,  seringkali  menjadi  cerminan  dari  dinamika  opini  publik.  Dalam konteks Pilpres 2024 di Indonesia, pemahaman mengenai sentimen masyarakat terhadap kandidat atau isu-isu yang muncul menjadi esensial bagi pemangku kepentingan, termasuk para kandidat, tim kampanye, maupun pengambil keputusan.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menggali  lebih  dalam  mengenai  sentimen  publik  di  Twitter terhadap Pilpres 2024 dengan menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Selain itu, penelitian ini juga mencoba untuk memberikan wawasan mengenai bagaimana teknologi, khususnya metode analisis  sentimen, dapat digunakan untuk mendapatkan informasi yang lebih mendalam dari data yang tersedia di media sosial.
Menariknya, analisis sentimen dalam konteks pemilihan umum bukan hanya relevan dari sudut pandang  teknologi  informasi,  tetapi  juga  dari perspektif hukum.  Menurut  UU  No. 7  Tahun  2017 tentang Pemilihan Umum, setiap warga negara berhak untuk mendapatkan informasi yang benar dan tidak  bias  mengenai  setiap  kandidat.  Analisis  sentimen  dapat  memainkan  peran  penting  dalam memastikan  bahwa  informasi  yang  beredar  di  media  sosial  sesuai  dengan  prinsip-prinsip  yang ditegaskan dalam UU tersebut.
Namun, ada tantangan inheren dalam menganalisis data dari media sosial. Pertama, volume data  yang  sangat  besar  memerlukan  teknologi  dan  metode  yang  mampu  memproses  informasi dengan cepat dan akurat. Kedua, bias inheren dalam data media sosial - seperti pengguna yang lebih vokal  atau  kelompok  dengan  opini  tertentu  yang  lebih  dominan  -  harus  diperhitungkan  untuk memastikan  bahwa  analisis  yang  dilakukan  benar-benar  mencerminkan  sentimen  publik  secara keseluruhan dan tidak bias.
Melalui penelitian ini, kami berharap untuk memberikan kontribusi bagi pemahaman mengenai dinamika  opini  publik  di  Twitter  terkait  Pilpres  2024  dan  bagaimana  teknologi  dapat  membantu dalam memastikan proses pemilihan yang lebih transparan dan adil.

## 2. METODODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  pada  naskah  artikel  menjelaskan  jenis  penelitian,  subjek  dan  objek penelitian,  waktu  dan  lokasi  penelitian,  instrumen  penelitian,  cara  pengambilan  sampel, pengumpulan data, dan analisis data [7].

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  proses  pengambilan  atau  crawling  data  dari  suatu  website maupun  platform  media  sosial.  Dalam  hal  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  "tweet- harvest@latest" seperti yang dijelaskan oleh [5]. Metode ini memerlukan penginputan username dan password di Twitter, yang kemudian akan menampilkan user cookie. Dari user cookie tersebut, kita dapat menghasilkan data crawling yang sesuai dengan kebutuhan.

## Awal Mulai Peneltian:
▪ Pengumpulan Data ▪ Analisa Kebutuhan
Hardware Software ▪ Penetuan Topik
Gambar 1. Proses Penelitian 1

## 2.2. Analisa Kebutuhan Software Hardware
Dalam  menjalankan  analisis  sentimen  berbasis  Twitter  ini,  ada  kebutuhan  khusus  terkait perangkat keras dan perangkat lunak yang diperlukan untuk memastikan efisiensi dan keakuratan hasil.

## 2.1.1. Kebutuhan Perangkat Lunak

## Tabel 1. Kebutuhan Perangkat Lunak
No. Nama Software Fungsi Versi 1 Google Colab Platform pengembangan kode untuk analisis data dan pemodelan Terbaru 2 Python Bahasa pemrograman utama yang digunakan dalam penelitian 3.8+ 3 Lexion Indonesia Untuk pemrosesan teks dalam bahasa Indonesia  Terbaru 4 Kamus News Media Indonesia Untuk membedakan tweet berita dari individu Terbaru 5 Kamus Sastrawi Untuk stemming dan proses kata dalam bahasa Indonesia Terbaru

## 2.1.2. Kebutuhan Perangkat Keras
Untuk  menjalankan  perangkat  lunak  di  atas  dengan  lancar,  peneliti  memerlukan  spesifikasi perangkat keras tertentu.
Tabel 2. Kebutuhan Perangkat Keras No. Nama Hardware
Spesifikasi
1 Laptop Lenovo 2 Processor Intel Core i7 3 Memori RAM 16 GB
4 Ruang Penyimpanan Setidaknya 512 GB SSD untuk kecepatan optimal

## 2.3. Penentuan Topik
Penentuan  Topik  adalah:  Tahapan  pertama  adalah  menentukan topik  yang  relevan  untuk analisis.  Setelah  menentukan  topik,  dilakukan  pelabelan  manual  pada  dataset  awal  untuk menentukan relevansi tweet, yaitu antara "relevan" dan "tidak relevan". Selain itu, diberikan label apakah tweet berasal dari media atau individu.

## 2.4. Preprocessing
Preprocessing: Text Pre-pocessing digunakan untuk memproses data [10] yang di process dan dilakukan untuk mengolah data mentah dari Twitter menjadi format yang siap dianalisis. Proses ini melibatkan:
1. Penghapusan  retweet,  mengingat  retweet  mungkin  tidak  mencerminkan  pendapat  asli pengguna.
2. Penghapusan  elemen-elemen  seperti  Menghapus  mention  (@xxx).URL  Menghapus  url ( http://bit.ly/mHibqV )., hashtag #, tagar, dan sebagainya.
3. Case  folding:  Proses  case  folding  bertujuan  untuk  menyamakan  bentuk  huruf  pada  teks data.  Semua  kalimat  yang  ada  dalam  data  tweet  yang  ditulis  dengan  huruf  besar  akan ditransformasikan menjadi huruf kecil. Hal ini dilakukan agar tidak ada perbedaan bentuk huruf yang dapat mengganggu proses selanjutnya dalam analisis sentimen [3].
4. Tokenisasi:  Proses  tokenisasi  pada  data  teks  adalah  melakukan  memecah  sekumpulan karakter (kalimat) menjadi potongan karakter atau kata-kata sesuai kebutuhan yang sering disebut token.
5. Filtering: Memilih kata-kata yang relevan.
6. Stemming:  Proses    ini    memiliki  tujuan    untuk  menemukan    kata    dasar    dengan    cara menghapus [9]. Mengonversi kata berimbuhan menjadi kata dasar menggunakan Sastrawi.

## 2.5. Pelabelan Dataset
Pelabelan dataset sentiment: Setelah preprocessing, teks dianalisis untuk menentukan polaritas sentimen, yaitu positif, negatif, atau netral, dengan menggunakan Leksikon Sentimen Indonesia.

## 2.6. Pembobotan Tf-Idf
Pembobotan TF-IDF: Setiap tweet yang telah diproses diberi bobot menggunakan metode TF- IDF. Ini mengukur seberapa relevan kata dalam tweet relatif terhadap seluruh dataset.

## 2.7. Pembagian Data
Dalam  kajian  ini,  data  dibagi  dengan  alokasi  80%  untuk  pelatihan  dan  20%  sebagai  data pengujian. Proporsi ini dipilih karena dianggap seimbang dalam memberikan cukup informasi bagi model selama fase pelatihan sekaligus memastikan ada ruang yang memadai untuk menguji kinerja model secara objektif. Tujuan utama membagi data adalah untuk mendefinisikan dua set data: satu untuk pelatihan dan yang lainnya untuk pengujian. Set data pelatihan digunakan untuk membangun dan melatih model, sementara set data pengujian bertujuan untuk menguji dan mengevaluasi kinerja model  yang  telah  dilatih.  Pembagian  data  bertujuan  untuk  memisahkan  data  menjadi  dua  bagian yaitu,
a. Klasifikasi  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes :  Data  yang  telah  diproses  dan  dibobotkan selanjutnya  dianalisis  dengan  algoritma  klasifikasi  Naïve  Bayes  dan  RandomForest. Algoritma ini dipilih karena efektivitasnya dalam analisis sentimen.
b. Model  Prediksi :  Berdasarkan  hasil  klasifikasi,  model  prediksi  dibuat.  Model  ini  dapat memprediksi  sentimen  tweet  baru  dengan  akurasi  yang  tinggi.  Pada  tahapan  ini, dipertimbangkan  juga  penggunaan  CountVectorizer  dengan  trigram  dan  pembobotan vektor TF-IDF.
c. Evaluasi Performa : Setelah semua tahapan selesai, dilakukan evaluasi terhadap performa model  dengan  mengukur  metrik  seperti  akurasi,  presisi,  dan  recall.  Metrik-metrik  ini memberikan gambaran tentang seberapa baik model dalam mengklasifikasikan data.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  analisis,  dari  3450  tweet  yang  telah  dikumpulkan,  sebanyak  1006  tweet (45.25%) menunjukkan sentimen positif terhadap Pilpres 2024, 938 tweet (42.20%) menunjukkan sentimen negatif, dan sisanya, 279 tweet (12.55%), memiliki sentimen yang netral. Ini menunjukkan bahwa masyarakat memiliki reaksi yang bervariasi terhadap calon-calon yang akan berkompetisi di Pilpres 2024. Meskipun sentimen positif mendominasi, jumlah tweet dengan sentimen negatif juga cukup tinggi, menunjukkan adanya kontroversi atau perdebatan seputar topik ini.

## 4. DATASET PELABELAN
Dari  hasil  pencarian  data  di  Twitter,  kita  mendapatkan  total  3450  tweet  dengan  fokus  kata kunci  "Pilpres2024",  "Capres2024",  serta  nama-nama  calon  presiden  yang  tengah  menjadi perbincangan  hangat  seperti  "Anies  Muhaimin",  "Ganjar  Pranowo",  dan  "Prabowo  Subianto". Penelitian  ini  mencoba  menggali  sentimen  publik  terkait  kontestasi  Pilpres  2024  di  Indonesia, mengingat media sosial, khususnya Twitter, kini menjadi salah satu medan utama perdebatan politik.
Setelah  proses  preprocessing,  jumlah  tweet  tersebut  berkurang  menjadi  2223  tweet.  Ini menunjukkan bahwa sejumlah data mungkin dianggap tidak relevan atau mengandung banyak noise
seperti  retweet,  mention  yang  berlebihan,  atau  berisi  tautan  yang  tidak  memberikan  informasi tambahan mengenai sentimen publik.
Dengan  memanfaatkan  kamus  leksikon  bahasa  Indonesia,  setiap  tweet  diklasifikasikan  ke dalam  tiga  kategori  sentimen:  Positif,  Negatif,  atau  Netral.  Proses  ini  memberikan  gambaran bagaimana persepsi masyarakat terhadap setiap calon presiden, serta isu-isu yang berkaitan dengan Pilpres 2024.
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  mengeksplorasi  sumber  dari  setiap  tweet,  apakah  berasal  dari media  atau  individu.  Hal  ini  penting  untuk  memahami  bagaimana  narasi  atau  framing  mungkin dibentuk oleh media atau individu dalam konteks Pilpres 2024.
Dengan memanfaatkan metode Naive Bayes Classifier dan prinsip-prinsip Human-Computer Interaction (HCI), kami berhasil menciptakan model analisis sentimen yang efisien dan memberikan wawasan mendalam mengenai dinamika opini publik di era digital terkait Pilpres 2024 di Indonesia.
Gambar 2. Dataset yang sudah melakukan preprocessing alur analisis trending topik Hasil Table 1. Hasil Polarity Percentageof sentiment analisis Negative Neutral Positive
Jenis Dataset Negative Neutral Positive Sentiment analisis 2223 938 279 1006 Percetange Masing-Masing 42.19% 12.55% 45.25%
Hasil Jumlah total pelabelan sentiment analisis yang mana masing dengan total 2223 /3 setelah itu akan menghailkan masing-masing  (Negative 42.19% =938 Tweet, Netural 12.55% = 279 Tweet, Positive 45.25% = 1006 Tweet)
Gambar 3. Bar Visual Chart
Gambar 4. Visual Pie and Donut Chart

## Gambar 5. Tabel Peliminary Dataset Media dan Individu
Hasil  Jumlah  total  dari  preliminary  dataset  yang  terlihat  pada  gambar  5  adalah  data  data Individual (98.29% =2185 Tweet), dan yang Media (1.70% = 38 Tweet).

## Gambar 7: Visualisasi WordCloud dari Data Twitter
Visualisasi  di  atas  menampilkan  WordCloud  yang  dihasilkan  dari  dataset  Twitter  setelah melalui  proses  preprocessing.  Dalam  visualisasi  ini,  kita  dapat  melihat  frekuensi  kata-kata  yang paling dominan dalam dataset, di mana ukuran font merepresentasikan seberapa sering kata tersebut muncul dalam dataset. Dengan kata kunci pencarian seperti 'Pilpres2024' dan 'Capres2024', tidak mengherankan  jika  kedua  topik  tersebut  muncul  dengan  ukuran  font  yang  besar,  menandakan frekuensi  kemunculannya  yang  tinggi.  Dari  total  2.223  tweet  yang  kami  proses,  visualisasi  ini memberikan  gambaran  singkat  tentang  topik-topik  yang  paling  banyak  dibahas  terkait  pencarian tersebut.

## 5. Pembobotan dengan TF-DF
Dalam kajian ini, pembobotan fitur untuk set data pelatihan dan pengujian dilaksanakan secara terpisah. Salah satu metode yang digunakan adalah Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF)  [4].  Metode  ini  penting  dalam  analisis  teks  karena  memberikan  bobot  pada  setiap  kata dalam tweet berdasarkan frekuensinya. Bobot ini kemudian dimanfaatkan dalam mengklasifikasikan sentimen tweet. Pendekatan seperti kantong kata, n-gram, dan TF-IDF memberikan representasi teks yang lebih kaya, memudahkan algoritma klasifikasi dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan sentimen dengan lebih akurat.

## 6. Pelatihan dan Pengujian Data dengan Naive Bayes
Dalam  analisis  sentimen,  sangat  penting  untuk  membagi  data  menjadi  set  pelatihan  dan pengujian.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  80%  dari  data  digunakan  untuk  pelatihan  model  Naive Bayes, sedangkan sisanya, yaitu 20%, digunakan untuk pengujian. Dengan demikian, dari total 2223 tweet yang telah diproses, 1778 tweet digunakan untuk pelatihan dan 445 tweet digunakan untuk pengujian.
Hal  ini  memungkinkan  kami  untuk  melatih  model  dengan  sebagian  besar  data,  sementara sisanya  digunakan  untuk  menguji  keakuratan  dan  efisiensi  model  tersebut.  Jika  model  tidak berfungsi  dengan  baik  pada  data  pengujian,  ini  menunjukkan  bahwa  perlu  ada  penyesuaian  atau pemilihan model lain.

## Gambar 8. Prosedur pembagian dataset

## 7. Proses Klasifikasi
Langkah klasifikasi dalam penelitian ini dimulai dengan pengambilan data dari Twitter. Data tersebut  kemudian  diperoleh  dan  diolah  menggunakan  perangkat  lunak  berbasis  cloud,  seperti Google Colab. Setelah mendapatkan data, proses evaluasi model klasifikasi dilakukan berdasarkan sistem  yang  telah  dirancang  sebelumnya.  Salah  satu  aspek  penting  dalam  evaluasi  ini  adalah mengukur akurasi model. Akurasi dinilai berdasarkan hasil keluaran data yang telah melalui tahapan pra-pemrosesan  dan  pembersihan.  Sebagai  catatan,  dari  total  3450  tweet  yang  diambil  awalnya, hanya 2223 tweet yang memenuhi kriteria dan siap untuk dianalisis lebih lanjut.
Pengklasifikasian dengan pendekatan Naive Bayes melalui platform Google Colab dan bahasa pemrograman  Python  memaparkan  tahapan  klasifikasi  dengan  menggunakan  Google  Colab  dan metode  Naive  Bayes.  Dalam  eksperimen  ini,  kami  memanfaatkan  modul  dari  sklearn  untuk menciptakan  pipeline  klasifikasi.  Salah  satu  pendekatan  yang  diterapkan  adalah  dengan memanfaatkan  CountVectorizer  yang  menggabungkan  pendekatan  unigram  dan  bigram,  serta mengadopsi Multinomial Naive Bayes sebagai algoritma klasifikasi. Laporan klasifikasi kemudian dicetak  sebagai  hasil  dari  proses  ini.  Selain  itu,  Random  Forest  diaplikasikan  sebagai  metode alternatif untuk mengevaluasi akurasi dari data yang dihasilkan. Penelitian ini membagi data dari Twitter ke dalam dua kelompok, yaitu 80% sebagai data latih dan sisanya 20% sebagai data uji. Data uji  ini  selanjutnya dianalisis  untuk mendapatkan  insight  mengenai  akurasi  dari  sistem  yang  telah dikembangkan.

## 8. Model Prediksi dan evaluasi metrics
Dalam evaluasi model klasifikasi, terdapat beberapa metrik yang umumnya digunakan untuk mengukur kinerja dari model tersebut. Berikut ini adalah penjelasan singkat dari beberapa metrik evaluasi tersebut:
a. Akurasi (Accuracy)
Akurasi  mengukur  seberapa  sering  model  membuat  prediksi  yang  benar.  Ini  dihitung dengan membagi jumlah prediksi yang benar dengan total jumlah prediksi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃
b. Presisi (Precision)
Presisi  mengukur  seberapa  sering  model  benar  saat  memprediksi  kelas  positif.  Hal  ini penting pada kasus di mana biaya dari kesalahan positif palsu (false positive) sangat tinggi.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑃)

## c. Sensitivitas (Recall)
Sensitivitas,  atau  recall,  mengukur  seberapa  sering  model  benar  saat  memprediksi  kelas negatif.  Hal  ini  penting  pada  kasus  di  mana  biaya  dari  kesalahan  negatif  palsu  (false negative) sangat tinggi.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝑇𝑃) 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑃) + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (𝐹𝑁)
d. F1 Skor
F1 Skor adalah rata-rata harmonik dari presisi dan recall. Skor ini menggabungkan kedua metrik menjadi satu angka sederhana yang mengukur kinerja model dalam kondisi tertentu.

## 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
9. Analisis Sentimen
a. Positif : Menunjukkan perasaan atau opini yang menguntungkan atau baik terhadap suatu topik atau konteks.
b. Negatif: Mengindikasikan  perasaan  atau  opini  yang  tidak  menguntungkan  atau  buruk terhadap suatu topik atau konteks.
c. Netral : Tidak menunjukkan sentimen positif atau negatif, bisa dianggap sebagai informasi atau fakta.

## 10. Tahap Akhir: Visualisasi Confusion Matrix dengan Google Colab
Setelah mengolah data dan melatih model klasifikasi menggunakan Naive Bayes, kita ingin memahami  seberapa  baik  model  tersebut  dalam  mengklasifikasikan  data.  Salah  satu  cara  untuk melakukannya adalah dengan menggunakan Confusion Matrix.
Gambar 9. Confusion Matrix
Gambar 10. Hasil Confision Matrix
Gambar 9 menampilkan visualisasi dari hasil uji coba yang telah  dilakukan, yang dikenal sebagai Confusion Matrix. Berdasarkan visualisasi ini, kita dapat menginterpretasikan hasil sebagai berikut:
Model berhasil memprediksi 118 tweet dengan label 'negative' dengan benar sebagai 'negative'. Model  memprediksi  1  tweet  dengan  label  'negative'  sebagai  'neutral'.  Interpretasi  serupa  dapat dilakukan untuk setiap entri lainnya dalam matriks.
Selanjutnya, kita juga dapat mengevaluasi performa model dengan memperhatikan beberapa metrik penting:
Untuk  kategori  'negative':  Tingkat  kepresisian  (precision)  adalah  0.70,  sensitivitas  (recall) sebesar  0.63,  dan  f1-score  sebesar  0.66. Untuk  kategori  'neutral' :  Model  memiliki  tingkat kepresisian sebesar 0.64, namun sensitivitasnya hanya 0.12, yang mengindikasikan bahwa model cenderung kurang tepat dalam mengklasifikasikan tweet dengan sentimen 'neutral'. F1-score untuk kategori ini adalah 0.21. Untuk kategori 'positive': Model memiliki tingkat kepresisian sebesar 0.62, sensitivitas yang cukup tinggi sebesar 0.81, dan f1-score sebesar 0.70.
Berdasarkan  metrik-metrik  di  atas,  jelas  bahwa  model  memiliki  kesulitan  khusus  dalam mengidentifikasi  tweet dengan  sentimen  'neutral',  seperti  yang  ditunjukkan oleh  sensitivitas  yang rendah untuk kategori tersebut. Secara keseluruhan, model memiliki tingkat akurasi sebesar 64.71%. Artinya, model mampu mengklasifikasikan sentimen dari sekitar 65% tweet dengan benar.

## 11. KESIMPULAN
Dalam  era  digital  yang  semakin  berkembang,  Twitter  telah  menjadi  platform  penting  bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapatnya, terutama dalam konteks politik seperti Pilpres 2024 di  Indonesia.  Melalui  pendekatan  Human-Computer  Interaction  (HCI),  studi  ini  mencoba memahami  bagaimana  individu  berinteraksi  dengan  teknologi  untuk  menyampaikan  pandangan mereka.  Metode  Naive  Bayes  Classifier,  yang  diterapkan  melalui  Google  Colab,  menunjukkan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan sentimen dari dataset Twitter yang dikumpulkan. Dengan akurasi 64.71%, model ini berhasil mengkategorikan sentimen ke dalam tiga kategori utama: positif, negatif, dan netral.
Penggunaan teknik pembobotan seperti TF-IDF telah memberikan kontribusi penting dalam meningkatkan performa model. Namun, ada ruang untuk peningkatan, khususnya dalam mengatasi tantangan seperti ketidakseimbangan kelas dan penyesuaian parameter model.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Aby  Vonega,  D.,  Fadila,  A., &  Ely  Kurniawan,  D.  (2022).  Analisis  Sentimen  Twitter Terhadap Opini Publik Atas Isu Pencalonan Puan Maharani dalam PILPRES 2024.  In Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC) (Vol. 6, Issue 2). Retrieved from http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[2] c,  M.  H.,  &  Saputra,  K.  (2023).  Nomor  2. Agustus , 22 ,  270–279.  Retrieved  from https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jis/index
[3] Dirjen, S. K., Riset, P., Pengembangan, D., Dikti, R., Saputra, S. A., Rosiyadi, D., Gata, W., Husain, S. M., Komputer, M. I., Komputer, I., Nusa, S., Kramat, M., Penelitian, P., Lipi, I., & Tangerang, U. M. (2017). Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Analisis Sentimen E-Wallet  Pada  Google  Play  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Berbasis  Particle Swarm Optimization. Masa Berlaku Mulai , 1 (3), 377–382.
[4] Febriansyah,  I.,  Fikry,  M.,  &  Yusra.  (2023).  Analisis  Sentiment  di  Twitter  terhadap Anies Baswedan sebagai Bakal Calon Presiden 2024 Menggunakan Metode K-Nearest
Neighbor. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan , 7 (3), 1061–1070. doi: 10.33379/gtech.v7i4.2723
[5] Humam, C., & Laksito, A. D. (2023). Implementasi Aplikasi Sentimen Pada Data Twitter Jelang Pemilu 2024 . 8 (2).
[6] Pasek, P., Mahawardana, O., Sasmita, G. A., Agus, P., & Pratama, E. (2022). Analisis Sentimen  Berdasarkan  Opini  dari  Media  Sosial  Twitter  terhadap  “Figure  Pemimpin” Menggunakan Python. In JITTER-Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer (Vol. 3, Issue 1).
[7] Robi  Padri,  A.,  Asro,  A.,  &  Indra,  I.  (2023).  Classification  of  Traffic  Congestion  in Indonesia Using the Naive Bayes Classification Method. Journal of World Science , 2 (6), 877–888. doi: 10.58344/jws.v2i6.285
[8] Sentimen, A., Pilpres, J., Naïve, M., Classifier, B., Opini, B., Di, P., Prasetyo, T. H., & Fitrani,  A.  S.  (2023).  Seminar  Nasional  &  Call  Paper  Fakultas  Sains  dan  Teknologi (SENASAINS 6 th. In Procedia of Engineering and Life Science (Vol. 4).
[9] Sepriadi, N., Budianita’, E., Fikry, M., Fakultas, P., Sains, ", Teknologi, D., Negeri, I., &  Riau,  K.  (2023). INFORMASI  (Jurnal  Informatika  dan  Sistem  Informasi)  Analisis Sentimen  Review  Aplikasi  MyPertamina  menggunakan  Word  Embedding  Fasttext  dan Algoritma K-Nearest Neighbor .
[10] Sukmawanti,  R.,  Arifianto,  D.,  &  Umilasari,  R.  (2023).  Analisis  Sentimen  Tweet Terhadap Isu Pencalonan Presiden 2024 Menggunakan Algoritma Multivariate Bernoulli Tweet  Sentiment  Analysis  of  Candidacy  Issues  President  2024  Using  Multivariate Bernoulli  Algorithm.  In  Jurnal  Smart  Teknologi  (Vol.  4,  Issue  5).  Retrieved  from http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST