## ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP TOKOH PUBLIK DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE

## Tanthy Tawaqalia Widowati
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Email: 41516010109@student.mercubuana.ac.id

## Mujiono Sadikin
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana Email: mujiono@mercubuana.ac.id

## ABSTRAK
Salah satu media sosial yang berkembang adalah Twitter . Media sosial Twitter mempermudah masyarakat  untuk  bebas  berpendapat  melalui  cuitan  atau  biasa  disebut  dengan tweets . Netizen dengan  bebas  menyampaikan  opini  pribadinya  untuk  topik  apapun,  termasuk  persepsi  terhadap tokoh  publik.  Artikel  ini  menyajikan  hasil  penelitian  dan  analisis  sentimen  masyarakat  ( netizen ) terhadap  tokoh  publik,  Nadiem  Makariem  sebagai  Menteri  Kementerian  Pendidikan  dan Kebudayaan  baru.  Penelitian  ini  menggunakan  teknik data mining yang  bertujuan  untuk membandingkan  hasil  klasifikasi  dari  opini  masyarakat  yang  dituliskan  di  Twitter. Dataset yang digunakan  berasal  dari tweets dengan  kata  kunci  “nadiem  makariem”,  “kemendikbud”  dan  ”pak nadiem”. Tools RapidMiner digunakan  untuk  membantu  tahap pre-processing dan  klasifikasi menggunakan dua metode yaitu, Naive Bayes dan Support Vector Machine dengan evaluasi k-fold cross-validation . Dari hasil ujicoba diketahui bahwa untuk kasus yang diteliti, metode Naive Bayes menghasilkan  kinerja  yang  lebih  baik  dengan accuracy 91.48%, precision 89.28%  dan recall 91.58%.
Kata kunci: analisis sentimen, opinion mining , naive bayes, SVM , twitter, nadiem makariem

## ABSTRACT
One of the developing social media is Twitter. Twitter social media makes it easy for people to be free to express their opinions through tweeting or commonly called tweets. Netizens freely express their personal opinions on any topic, including perceptions of public figures. This article presents the results of research and analysis of public sentiments towards public figure, Nadiem Makariem as the new Minister of Ministry of Education and Culture. This study uses data mining techniques that aim to compare the results of the classification of public opinion written on Twitter. The dataset used comes from tweets with the keywords "nadiem makariem", "kemendikbud" and "pak nadiem". RapidMiner tools are used to assist the pre-processing and classification stages using two methods, Naive Bayes and Support  Vector Machine with k-fold cross-validation evaluation. From the trial results it is known that for the cases studied, the Naive Bayes method produces better performance with an accuracy of 91.48%, precision 89.28% and recall 91.58%.
Keywords: sentiment analysyt; opinion mining; naive bayes; SVM; twitter, nadiem makariem

## 1. PENDAHULUAN
Sebagian  besar  masyarakat  dari  berbagai  usia  dan  tempat  menghabiskan  banyak  waktu menggunakan jejaring sosial sebagai media opini, salah satunya adalah Twitter . Twitter merupakan
salah  satu  media  sosial  paling  populer  di  Indonesia  dan  Indonesia  merupakan  negara  dengan pengguna Twitter kelima  teraktif  di  dunia  [1].   Pengguna Twitter membuat posting yang  disebut dengan tweet , maksimal 140 karakter. Melalui tweet , pengguna Twitter dapat saling berinteraksi dan berbagi pendapat atau opini.
Sesuai dengan kondisi masyarakat, tweet di Twitter bisa mewakili berbagai opini, mulai dari opini  tentang  sebuah  produk,  layanan,  tokoh  publik,  maupun  isu  politik.  Isu  politik  yang  sedang panas belakangan ini adalah dimulainya periode ke dua pemerintahan yang dipimpin Presiden Joko Widodo. Berawal dari terbentuknya kabinet baru, yaitu Kabinet Indonesia Maju. Kabinet yang baru dibentuk tersebut tidak luput dari komentar publik dalam media sosial Twitter . Terpilihnya Nadiem Makariem sebagai Menteri Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (mendikbud) menuai berbagai macam komentar, mulai dari pujian, kritik, saran, sindiran bahkan ujaran ketidaksetujuaan karena beliau bukan merupakan tokoh dalam bidang pendidikan.
Cuitan  “Pak  Nadiem”  sempat  menjadi trending  topic di Twitter pada  Sabtu,  23  November 2019. ”Nadiem Makariem” juga menjadi keyword tokoh yang paling banyak dicari di google di akhir tahun  2019  [2].  Dengan  banyaknya  pengguna Twitter yang  menyampaikan  opini-opini  tersebut, maka  dapat  dimanfaatkan  untuk  mencari  sebuah  informasi  dari  polaritas  posititif  dan  negatifnya opini-opini  tersebut.  Penambangan  informasi  membutuhkan  teknik  analisis  yang  tepat  sehingga informasi  yang  dihasilkan  mampu  membantu  berbagai  pihak  [3].  Metode  penelitian  yang  dapat digunakan untuk menganalisis opini – opini tweets tersebut adalah analisis sentimen. Analisis sentimen atau opinion mining adalah proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat  opini [4]. Proses  analisis  data  dapat  dilakukan  melalui  pendekatan machine learning [5]. Dalam penelitian ini analisis sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini terhadap tokoh publik. Analisis sentimen pada penelitian ini menggunakan perbandingan klasifikasi algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine .
Analisis sentimen ini sudah pernah dilakukan pada beberapa penelitian. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Nanang Ruhyana tahun 2019 menganalisis sentimen terhadap penerapan sistem plat  nomor  ganjil/genap  pada  twitter  dengan  metode  klasifikasi Naive  Bayes .  Penelitian  ini menghasilkan accuracy 86,67%, precision 71,43%  dan recall 80,00% [6].  Penelitian  selanjutnya juga  pernah  dilakukan  oleh  Deni  Rusdiaman  dan  Didi  Rosiyadi  tahun  2019.  Pada  penelitian  ini dilakukan analisis sentimen terhadap tokoh publik menggunakan metode Naive Bayes Classifier dan Support  Vector  Machine .  Dari  hasil  penelitian  ini  diperlihatkan  bahwa  algoritma Support  Vector Machine memiliki tingkat keakurasian lebih besar dibanding Naive Bayes . Support Vector Machine memiliki  tingkat  keakurasian  sebesar  73.96%  sedangkan  untuk  algoritma Naive  Bayes  Classifier memiliki tingkat keakurasian sebesar 71.94% [7].
Berbeda dari penelitian yang telah dilakukan di atas, dalam penelitian ini  dilakukan analasis sentimen  terhadap  tokoh  publik  Nadiem  Makariem,  untuk  dapat  menganalisis  opini  masyarakat ( netizen )  melalui  tweet  mereka.  Lalu  mengklasifikasinya  ke  dalam  kategori  positif  atau  negatif menggunakan  dua  metode,  yaitu Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine .  Kemudian membandingkan hasilnya untuk mengetahui metode mana yang memberikan hasil terbaik dalam hal accuracy , precision dan recall .

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  menganalisa  sentimen  dan  mengetahui  akurasinya,  ada  beberapa  tahapan  untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Tahapan yang dilakukan adalah pengumpulan dan pelabelan data, pre-processing , analisis sentimen dan evaluasi untuk mendapatkan accuracy , presision , dan recall . Keseluruhan metodologi analisis sentimen yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1.  Metodologi Penelitian Analisis Sentimen

## 2.1 Pengumpulan dan Pelabelan Data
Tahap  pertama  yang  dilakukan  pada  proses  analisis  sentimen  ini  adalah  pengumpulan  data. Data diambil dari Twitter dengan proses crawling yang dilakukan menggunakan Twitter API dengan tools RapidMiner Studio versi 9.5.0. Tweets yang diambil adalah tweets dengan kata kunci “nadiem makariem”, “kemendikbud”, dan “pak nadiem”. Kemudian data hasil crawling diberi label secara manual, label untuk sentiment positive atau negative . Model yang digunakan untuk crawling data Twitter terlihat pada Gambar 2.

## Gambar 2. Proses Crawling Data
Gambar  2  menunjukkan  pengambilan  data  dari Twitter menggunakan  operator  " Search Twitter ". Data tweets yang didapatkan kemungkinan banyak yang sama, maka hapus semua tweet duplikat dengan operator " Remove Duplicate ".  Peneliti hanya mengambil atribut ” Text ” yang berisi tweets dengan  menggunakan  operator  ” Select  Attributes ”,  lalu  menyimpan  data  dalam file excel menggunakan operator " Write Excel ".
Tahap  selanjutnya  adalah  memberi  label,  pelabelan  dilakukan  untuk  membagi  data  menjadi dua  kelas  sentimen  yang  akan  digunakan, positive dan negative .  Kriteria  yang  digunakan  dalam melabeli tweets adalah jika tweet mengandung kata positif, kalimat yang diungkapkan netral  dan bermaksud  menyetujui  Nadiem  Makarim  sebagai  mendikbud,  dikategorikan  sebagai positive . Sedangkan jika tweet mengandung kata negatif dan bermaksud tidak menyetujui Nadiem Makariem sebagai mendikbud, tweet akan dikategorikan sebagai negative . Terlihat seperti Tabel 1 berikut ini adalah contoh dataset yang telah diberi label:
Tabel 1. Contoh Dataset Dengan Label
Text Sentiment Gatau kenapa suka aja liat perkembangan bapak nadiem makarim dan kinerja beliau di kemendikbud. Ditunggu ya pak gebrakannya. #nadiemmakarim #kemendikbud https://t.co/Xzf91zHK41 Positive
@detikcom Sangat setuju pak Nadiem Makarim,selama ini terjadi salah kaprah tentang penggunaan IT dlm pembelajaran.Penggunaan komputer,lab bahasa adalah sbg alat bantu bukanlah kunci keberhasilan pembelajaran.Tujuan pembelajaran(kompetensi)sdh dituangkan di
RPP,hal itulah yg hrs dicapai.
Positive
RT @blogger_eksis: Kenapa Nadiem Makarim yang jadi Menteri Pendidikan?
Bukannya @AdamasBelva aja yang udah punya jejak di @ruangguru Negative RT @vincentrcrd: Nadiem Makarim Mundur #NadiemMundurAja https://t.co/VyMr5oFvdq Negative

## 2.2 Pre-processing
Setelah memberi label pada data, tahap selanjutnya adalah pre-processing . Kedua data training dan data testing harus melewati proses pre-processing terlebih dahulu. Pre-processing diperlukan sebelum  proses  klasifikasi  agar  dimensi vector space model menjadi  lebih  kecil.  Dengan memperkecil  dimensi vector space model ,  proses  klasifikasi  akan  menjadi  lebih  cepat.  Tujuan dilakukannya pre-processing ini untuk menyeragamkan dan mengurangi volume kata [8]. Tahap ini dilakukan  untuk  membuat  data  siap  dan  layak  untuk  dilakukan  analisis.  Tahapan  dalam preprocessing  ini  dibagi  menjadi  dua  tahap,  pada subprocess sebelum  data  dibagi  menjadi data training dan data testing , dan juga pre-processing pada document process . Tahapan cleansing yang dilakukan pada subprocess adalah Hapus URL, Hapus Username , Hapus tanda RT, Hapus Hastag dan  Hapus Punctuation  Character .  Operator  tahap  pertama pre-processing ditampilkan  pada Gambar 3 berikut:

## Gambar 3. Proses Cleansing Data
Sedangkan tahapan kedua, preprocessing dalam " Document Process " menggunakan operator " Transform  Case ",  " Tokenize ",  " Filter  Stopword  (Dictionary)" dan  " Stem  (Dictionary )"  yang menggunakan dictionary dalam bahasa Indonesia. Seperti yang terlihat pada Gambar 4 berikut:

## Gambar 4. Proses Pre-processing dalam Document Process
Berikut ini adalah penjelasan dari tahapan-tahapan preprocessing di atas:

## 1) Cleansing
Cleansing adalah  tahap  di  mana  karakter  dan  tanda  baca  yang  tidak  diperlukan dihapus dari teks [9]. Cleansing bertujuan untuk mengurangi gangguan/ noise pada dataset . Tahap-tahap pada cleansing ini adalah Hapus URL, Hapus Username , Hapus tanda RT dan Hapus Hastag . Proses tersebut menggunakan regular expression (regrex) dalam parameter operator RapidMiner. Regrex yang digunakan adalah “http\S+|\S-co\S+”, “@\S+”, “RT”, “#\S+”,  dan  “#\S+[-!"#$%&'()*+,./:;<=>?@\[\\\]_`{|}~]”.  Contoh  karakter  yang dihilangkan seperti URL, tag (#), username (@), RT, juga tanda baca seperti titik (.), koma (,) dan tanda baca lainnya.
2) Case Folding
Transform case merupakan  operator  untuk case folding .  Proses  ini  akan  merubah seluruh karakter dalam dokumen menjadi upper case atau lower case , untuk penelitian ini menggunakan lower case . Case folding dilakukan untuk mempermudah pencarian. Tidak semua dokumen teks konsisten dalam penggunaan huruf kapital. oleh karena itu peran case folding dibutuhkan dalam mengkonversi keseluruhan teks dalam dokumen menjadi suatu bentuk  standar  (biasanya  huruf  kecil)  [8].  Contohnya  “Nadiem  Makariem  berpotensi” menjadi “nadiem makariem berpotensi”

## 3) Tokenization
Tokenisasi  merupakan  proses  memecah  kalimat  menjadi  kata-kata  menjadi  lebih berarti  dan  bermakna  [8].  Tokenisasi  memisah  setiap  kata  yang  menyusun  kalimat. Misalkan  “kementerian  pendidikan  dan  kebudayaan”,  setelah  di  tokenisasi  menjadi “kementerian”, “pendidikan”, “dan”, “kebudayaan”.
4) Filter Token
Filter Token setelah  tahap  tokenisasi  adalah  menyeleksi  hasil  token-token  dengan syarat  minimal  dan  maksimal  karakter.  Untuk  penelitian  ini,  kata  hasil  tokenisasi  yang diambil  hanya  kata  yang  memiliki  jumlah  2-25  karakter.  Jadi,  hanya  kata-kata  yang memiliki 2 sampai 25 karakter yang akan diambil dari proses ini.
5) Stopword Removal
Stopword Removal merupakan  proses  menghilangkan  kata-kata  yang  tidak mendeskripsikan sesuatu yang semestinya dihilangkan. Kata yang dihilangkan adalah kata yang ada dalam dictionary yang berisi daftar kata ( stopword list ). Contoh stopword yang digunakan adalah: atau; ada; adalah; ke; kembali; kemudian; kepada; oleh; yang; dll.
6) Stemming
Stemming merupakan  tahapan  untuk  melakukan  proses  mengubah  kata  yang berimbun  infix  maupun  suffix  menjadi  sebuah  kata  dasar  yang  akan  lebih  mengandung sebuah  makna  untuk  peroleh  suatu  informasi  sehingga  komentar  akan  menjadi  lebih spesifik dalam pengkategorian [10]. Contoh stem list yang digunakan adalah: menepatkan |  tepat;  penyogokan  |  sogok;  ketakutan  |  takut;  menyepakati  |  sepakat;  kesukarelaan  | sukarela; strategisnya | strategis; pembetulan | betu; menjengkelkan | jengkel; dll.
7) Pembobotan Kata
Pembobotan kata adalah mekanisme untuk memberi skor pada frekuensi kemunculan kata dalam dokumen teks [9].
● Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF) TF-IDF  merupakan  algoritma  pembobotan  tersusun  dari  dua  nilai  yang  berasal dari dua algoritma dengan pembobotan yang berbeda, yaitu Term Frequency (TF) dan Inverse Document Frequency (IDF)  [11].  Pada  dasarnya  TF-IDF  bekerja dengan  menghitung  frekuensi  relatif  dari  suatu  kata  yang  muncul  pada  sebuah dokumen dibandingkan dengan proporsi inverse dari  kata tersebut yang muncul pada  seluruh  kumpulan  dokumen  [12].  Secara  intuitif,  perhitungan  ini  dapat digunakan untuk mengetahui seberapa relevan kata tersebut pada sebuah dokumen tertentu.

## 2.3 Klasifikasi Analisis Sentimen
Gambar 5. Klasifikasi Analisis Sentimen
Setelah pre-processing data , tahap selanjutnya adalah klasifikasi analisis sentimen. Tahap ini adalah tahap untuk memberikan pelatihan dan mengimplementasikan berbagai algoritma machine learning . Gambar 5 menunjukkan isi dari operator " Cross Validation " dalam aplikasi RapidMiner. Dalam  proses  ini,  digunakan  dua  operator  klasifikasi  berbeda  untuk  perbandingan,  operator klasifikasi  "Naive  Bayes"  dan  “SVM”.    Setelah  eksperimen  dan  model  yang  diusulkan  dibuat, selanjutnya  dilakukan  eksperimen  dengan  menguji  model  yang  ada  dengan  dataset  yang  sudah dikelompokkan  yang  menjadi data  training dan data  testing .  Operator  “ Performance ”  adalah operator untuk menampilkan hasil accuracy , precision dan recall .

## 2.3.1 Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma machine  learning yang  menggunakan  perhitungan probabilitas  yang  menggunakan  konsep  pendekatan  Bayesian.  Penggunaan  teorema  Bayes  dalam algoritma Naive  Bayes adalah  dengan  menggabungkan  probabilitas  sebelumnya  dan  probabilitas kondisional dalam formula yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas setiap klasifikasi yang mungkin [14].
𝑃(𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
● X = data dengan kelas tidak dikenal
● H = hipotesis data X adalah kelas khusus
● P(H|X) = probabilitas hipotesis H didasarkan pada kondisi X
● P(H) = probabilitas hipotesis H
● P(X|H) = probabilitas hipotesis X didasarkan pada kondisi H
● P(X) = probabilitas X

## 1.1.7 Support Vector Machine
Support  Vector Machine (SVM) adalah metode untuk  menganalisa data dan mengenali pola yang  bisa  digunakan  untuk  pengklasifikasian.  Penelitian  ini  berpusat  pada  klasifikasi  biner  yang terdiri dua kelas. Kelas tersebut adalah positive atau negative [15]. SVM adalah metode klasifikasi yang  memisahkan  data  secara  optimal  dengan  membangun hyper - planes dalam  ruang  input multidimensi. Hyper - planes terbaik  dapat  didefinisikan  dengan  mengukur  batas-batas  di  antara keanggotaan  kelas  [16].  SVM  pada  awalnya  digunakan  untuk  klasifikasi  data  numerik,  tetapi ternyata SVM juga sangat efektif dan cepat untuk menyelesaikan masalah-masalah data teks. Data teks  cocok  untuk  dilakukan  klasifikasi  dengan  algoritma  SVM  karena  sifat  dasar  teks  yang cenderung mempunyai dimensi yang tinggi, dimana terdapat beberapa fitur yang tidak relevan, tetapi
akan cenderung berkolerasi satu sama lain dan umumnya akan disusun dalam kategori yang terpisah secara linear [17].

## 2.4 Evaluasi Analisis Sentimen
Setelah proses klasifikasi, diperlukan adanya evaluasi untuk menentukan kualitas proses yang dilakukan. Pada tahap evaluasi ini, kinerja proses klasifikasi yang telah dilakukan akan diuji dengan parameter accuracy , precision ,  dan recall .  Evaluasi  pada  analisis  sistem  ini  dilakukan  dengan menghitung  tingkat  keakuratan  suatu  metode  dalam  menganilisis  opini, k-fold  cross  validation dipilih untuk menguji keakuratan metode Naive Bayes dan Support Vector Machine . Membagi data menjadi dua bagian yaitu data training dan data testing adalah prinsip dari cross - validation . Dalam penelitian ini menggunakan 10-fold cross validation . Data akan dibagi menjadi 10 bagian, bagian 1 menjadi data training dan bagian 2-10 menjadi data testing . Selanjutnya dilakukan proses silang, dimana data training dijadikan data testing dan sebaliknya, proses ini diulang sebanyak 10 kali. Dalam  proses  10- fold cross validation terciptalah confusion matrix yang  terdiri  dari True Positives (TP) yaitu jumlah data kelas positif yang diklasifikasikan sebagai kelas positif dan True Negatives (TN)  yaitu  jumlah  data  kelas  negatif  yang  diklasifikasikan  sebagai  kelas  negatif. Sedangkan False Positives (FP) merupakan jumlah data kelas negatif yang diklasifikasikan sebagai kelas positif, dan False Negatives (FN) merupakan jumlah data kelas positif yang diklasifikasikan sebagai  kelas  negative  [9].  Nilai  rata-rata accuracy , precision , recall dapat  didapatkan  dari  tabel confussion matrix seperti pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Confussion Matrix
True Yes True No Prediction Yes TP FP Prediction No FN TN
Accuracy adalah  jumlah  dokumen  yang  diklasifikasikan  dengan  benar,  ketika  hasil  prediksi dari  model  dengan  sentimen  yang  telah  ditentukan  sebelumya.  Baik True Positive maupun True Negative [9]. Nilai accuracy dapat dihitung dengan rumus:
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (2)
Precision adalah  klasifikasi True Positive dari  semua  data  yang  diprediksi  sebagai  kelas positive . Nilai precision dapat dihitung dengan rumus:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100%
(3)
Sedangkan Recall adalah berapa banyak dokumen yang relevan dalam koleksi yang dihasilkan oleh  sistem.  Dengan  kata  lain, recall adalah  jumlah  dokumen  yang  memiliki  klasifikasi True Positive dari semua dokumen yang benar-benar positif (termasuk False Negative ) [9]. Menghitung nilai recall dapat menggunakan rumus:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%
(4)

## 3.  HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  menjelaskan  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  sentimen  analisis  dari tweets opini  terpilihnnya  Nadiem  Makariem  sebagai  menteri Kementerian  dan  Kebudayaan  baru.  Kemudian  membandingkan  hasil  klasifikasi  antara  metode Naive  Bayes dan Support  Vector  Machine .  Penelitian  ini  menggunakan dataset tweets yang berjumlah 2500 tweets . 2200 untuk data training dan 300 untuk data testing .
Tabel 3. Polaritas Sentimen Tweets
Jumlah Tweet Persentase Tweets Positive 1743 69,72% Tweets Negative 757 30,28%
Tabel 3 merupakan tabel hasil presentase polaritas dari tweets yang didapat. Analisis sentiment terhadap  polaritas tweets yang  didapatkan  adalah  jumlah tweets positive 1743  dan  jumlah tweets negative 757.  Persentase  opini positive sebesar  69,72%  dan negative sebesar  30,28%.  Dari  hasil tersebut, dapat dikatakan bahwa opini masyarakat ( netizen ) terhadap Nadiem Makariem didominasi oleh opini positif. Meskipun beberapa netizen kurang setuju dengan terpilihnya Nadiem Makariem sebagai  Mendikbud,  karena  pendidikan  bukanlah  bidang  yang  digelutinya.  Keseluruhan  hasil penelitian dijabarkan seperti berikut:

## Gambar 6 Proses Utama dalam RapidMiner
Gambar 6 menunjukkan proses utama dalam aplikasi RapidMiner. Operator " Dataset " adalah operator  “ Read  Excel ”  yang  digunakan  untuk  membaca  dataset  dalam file excel .  Operator " Subprocess "  adalah  operator  untuk  tahap  pertama pre - processing ( cleansing data ).  Operator "Proses Training "  dan  operator  “ Proses  Testing ”  adalah  operator  “ Document  Process ”  yang digunakan  untuk pre-processing dan  pembobotan  data.  Operator  " Cross  Validation "  digunakan untuk  klasifikasi  dan  evaluasi  analisis  sentimen  dengan  eksperimen  yang  dilakukan  sepuluh  kali ( 10-fold cross validation ).

## Gambar 7 Hasil Prediksi dari RapidMiner
Gambar 7 menunjukkan hasil prediksi sentimen dalam aplikasi RapidMiner. Membandingkan label  sentimen  yang  sudah  ditentukan  dengan  label  hasil  prediksi  dari  proses.  Tabel  4  berikut merupakan hasil confusion matrix masing-masing algoritma:
Tabel 4. Confusion Matrix untuk Setiap Metode
Metode TP FP TN FN Naive Bayes 1591 62 659 151 SVM 621 7 256 15
Berdasarkan  tabel confusion  matrix dalam  Tabel  3,  nilai  rata-rata accuracy , precision dan recall dalam RapidMiner terlihat pada Tabel 4 berikut:
Tabel 5. Tabel Hasil Accuracy, Precision, Recall
Metode Accuracy Precisi on Recall Naive Bayes 91.48% 89.28 % 91.58%
SVM 85.47% 90.95 % 76.18%
Tabel 4 menunjukan hasil accuracy dari Naive Bayes adalah 91.48%, sedangkan SVM 85.47%. Hasil precision dari Naive Bayes adalah 89.28% dan hasil dari SVM adalah 90.95%. Sementara hasil recall dari Naive  Bayes adalah  91.58%  sedangkan  SVM  76.18%.  Jadi  dapat  diperhatikan  bahwa klasifikasi  menggunakan Naive  Bayes adalah classifier yang  lebih  baik  dalam  analisis  sentimen dengan dataset tweets dari media sosial Twitter karena memberikan prediksi yang lebih akurat dan tepat.
Perbedaan  hasil  tersebut  dapat  terjadi  karena  kesesuaian  karakteristik  dari dataset dan parameter-parameter  yang  berbeda  dari  masing-masing  algoritma.  Dalam  hal  ini, Naive  Bayes bekerja pada variabel independen, yaitu data teks tweet . Dari kesesuaian jenis data dan variabel ini, maka Naive Bayes dapat bekerja lebih baik dibanding Support Vector Machine . Hal tersebut juga dapat  terjadi  karena  dalam  tahapan  klasifikasi Naive  Bayes memproses  satu  persatu  data  atribut, sedangkan SVM melakukan klasifikasi secara general sehingga cakupan SVM lebih luas. Perbedaan hasil polaritas yang didapatkan juga dapat dikarenakan SVM memisahkan data menurut pola linear yang ditentukan berdasarkan pembobotan kata yang dilakukan, bukan berdasarkan dari probabilitas kata yang sering muncul.

## 4.  KESIMPULAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  proses  klasifikasi  sentimen  analisis tweets pada  berbagai pendapat  tentang  menteri  kemendikbud  baru,  Nadiem  Makariem.  Kesimpulan  polaritas  sentimen opini netizen terhadap Nadiem Makariem adalah dominan positif.  Dengan persentase opini positive sebesar 69,72% dan negative sebesar 30,28%. Dari hasil tersebut, sentimen ini bisa dugunakan untuk menilai kinerja Nadiem Makariem sejak terpilihnya hingga penelitan ini rampung. Maupun untuk menilai dan mempertimbangkan kinerja selanjutnya.
Penelitian ini menggunakan data dengan dua pengklasifikasi yang berbeda yaitu Naive Bayes dan  SVM.  Dua  pengklasifikasi  memprediksi label dalam dataset berdasar  pada  pola  data  dalam dataset .  Hasilnya  menunjukkan accuracy dari Naive  Bayes adalah  91.48%,  sedangkan  SVM 85.47%.  Hasil precision dari Naive  Bayes adalah  89.28%  dan  hasil  dari  SVM  adalah  90.95%. Sementara  hasil recall dari Naive  Bayes adalah  91.58%  sedangkan  SVM  76.18%.    Jadi  dapat disimpulkan  bahwa  metode Naive  Bayes lebih  baik  dari  SVM  karena  memberikan  prediksi  yang lebih  akurat  dan  tepat.  Perbedaan  tersebut  terjadi  dikarenakan  oleh  kesesuaian  karakteristik  dari dataset dan parameter-parameter yang berbeda dari masing-masing algoritma. Dalam penelitian ini, Naive Bayes bekerja pada variabel independen, yaitu data teks tweet . Dari kesesuaian jenis data dan variabel ini, maka Naive Bayes dapat bekerja lebih baik dibanding Support Vector Machine.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indonesia Peringkat Lima Pengguna Twitter [Internet]. Available from:
https://kominfo.go.id/content/detail/2366/indonesia-peringkat-lima-pengguna- twitter/0/sorotan_media
[2] Daftar  Pencarian  Populer  di  Google  Sepanjang  Tahun  2019  [Internet].  Available  from: https://teknologi.id/tekno/daftar-pencarian-populer-di-google-sepanjang-tahun-2019
[3] Afshoh,  F.  2017.  "Analisa  Sentimen  Menggunakan  Naive  Bayes  Untuk  Melihat  Persepsi Masyarakat Terhadap Kenaikan Harga Jual Rokok Pada Media Sosial Twitter".
[4] Rozi, I., Pramono, S., Dahlan, E. 2012. ”Implementasi Opinion Mining (Analisis Sentimen) Untuk Ekstraksi Data Opini Publik Pada Perguruan Tinggi". Jurnal EECCIS. 6. 1, 37–43 .
[5] Firdaus,  D.  2017.  "Penggunaan  Data  Mining  dalam  Kegiatan  Sistem  Pembelajaran
Berbantuan Komputer". Jurnal Format. 6. 2, 91–7.
[6] Ruhyana,  N.  2019.    "Analisis  Sentimen Terhadap  Penerapan  Sistem  Plat  Nomor  Ganjil  / Genap  Pada  Twitter  Dengan  Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes". Jurnal  IKRA-ITH Informatika. 3. 1, 94–9.
[7] Rusdiaman,  D.,  Rosiyadi,  D.  2019.  "Analisa  Sentimen  terhadap  Tokoh  Publik Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dan  Support  Vector  Machine". Journal  of Computer Engineering System and Science. 4. 2, 230–235.
[8] Vidya, NA. 2015. "Twitter Sentiment Analysis terhadap Brand Reputation: Studi Kasus PT XL Axiata Tbk. Universitas Indonesia".
[9] Bayhaqy,  A.,  et  al.  2018.  "Sentiment  Analysis  about  E-Commerce  from  Tweets  Using Decision  Tree,  K-Nearest  Neighbor,  and  Naive  Bayes". International  Conference  on Orange Technologies, ICOT 1–6.
[10] Salam, A., Zeniarja, J., Khasanah, RSU. 2018. "Analisis Sentimen Data Komentar Sosial Media  Facebook  Dengan  K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus  Pada  Akun  Jasa  Ekspedisi Barang J&T Ekpress Indonesia)". Prosiding SINTAK. 480–6 .
[11] Gumilang, ZAN. 2018. "Implementasi Naive Bayes Classifier dan Asosiasi untuk Analisis Sentimen Data Ulasan Aplikasi E-Commerce Shopee pada Situs Google Play".
[12] Manning, CD., Raghavan, P., Schütze, H. (2009). An Introduction to Information Retrieval. Vol. 38, Cambridge University Press . Cambridge University Press: 156–164 .
[13] Adi,  S.  2018.  "Perancangan  Klasifikasi  Tweet  Berdasarkan  Sentimen  Dan  Fitur  Calon Gubernur DKI Jakarta 2017". Journal Of Informatic Pelita Nusantara. 3. 1, 10–16.
[14] Tripathi,  P.,  Vishwakarma,  SK.,  Lala,  A.  2016.  "Sentiment  Analysis  of  English  Tweets Using  Rapid  Miner". Proceedings  -  International  Conference  on  Computational
Intelligence and Communication Networks, CICN. 668–672 .
[15] Basari,  ASH.,  et  al.  2013.  "Opinion  Mining  of  Movie  Review  Using  Hybrid  Method  of Support  Vector  Machine  and  Particle  Swarm  Optimization". Procedia  Engineering.  53, 453–462 .
[16] Ramayanti,  D.,  Salamah,  U.  2018.  "Complaint  Classification  Using  Support  Vector Machine  for  Indonesian  Text  Dataset". International  Journal  of  Scientific  Research  in Computer Science, Engineering and Information Technology. 3. 7, 179–184.
[17] Aggarwal, CC., Xhai, C. (2012). Mining Text  Data . Kluwer Academic Publishers. Vol 8. 77–128.