Kompas dan Detik merupakan beberapa contoh media daring yang menjadi wadah informasi satu arah masyarakat untuk dapat memperoleh informasi dan membahas tentang berbagai macam berita terkini. Analisis sentimen dilakukan untuk mengukur kecenderungan opini masyarakat terhadap suatu kejadian yang sedang atau telah terjadi.  Salah satu kasus yang diangkat untuk dianalisis adalah Pemilihan Presiden tahun 2019 di Indonesia. Sebelum proses analisis sentimen, dilakukan terlebih dahulu pengambilan data berupa teks dengan metode web scraping, kemudian data tersebut kemudian diolah dengan melakukan text pre-processing pada data teks tersebut. Keluaran dari analisis sentimen ini berupa confusion matrix. Tugas akhir ini dibangun dengan tujuan dapat mendeteksi sebuah topik berita dari satu atau lebih portal berita yang memiliki kecenderungan konflik sentimen positif dan negatif pada tiap headline berita di masing-masing portal berita yang membahas tentang pemilihan presiden 2019, dengan akurasi sebesar 70% untuk Jokowi-Ma’ruf dan 65% untuk Prabowo-Sandiaga pada portal berita kompas.com, dan akurasi sebesar 70% untuk Jokowi-Ma’ruf dan 80% untuk Prabowo-Sandiaga pada detik.com. Penelitian ini memberikan informasi data yang diperoleh dari hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes

CHANDRA JAYA RIADI

Indonesian

Open Library

 ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA DARING TENTANG PEMILIHAN PRESIDEN INDONESIA 
TAHUN 2019 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES 
 
Chandra Jaya R
1 
, Kemas Muslim L
2
 
 
Prodi S1 Ilmu Komputasi, Fakultas Informatika, Universitas Telkom 
1
chunjr@students.telkomuniversity.ac.id, 
2
kemasmuslim@telkomuniversity.ac.id  
 
Abstrak 
Kompas dan Detik merupakan beberapa contoh media daring yang menjadi wadah informasi satu arah 
masyarakat untuk dapat memperoleh informasi dan membahas tentang berbagai macam berita terkini. Analisis 
sentimen dilakukan untuk mengukur kecenderungan opini masyarakat terhadap suatu kejadian yang sedang atau 
telah terjadi.  Salah satu kasus yang diangkat untuk dianalisis adalah Pemilihan Presiden tahun 2019 di 
Indonesia. Sebelum proses analisis sentimen, dilakukan terlebih dahulu pengambilan data berupa teks dengan 
metode web scraping, kemudian data tersebut kemudian diolah dengan melakukan text pre-processing pada data 
teks tersebut. Keluaran dari analisis sentimen ini berupa confusion matrix. Tugas akhir ini dibangun dengan 
tujuan dapat mendeteksi sebuah topik berita dari satu atau lebih portal berita yang memiliki kecenderungan 
konflik sentimen positif dan negatif pada tiap headline berita di masing-masing portal berita yang membahas 
tentang pemilihan presiden 2019, dengan akurasi sebesar 70% untuk Jokowi-Ma’ruf dan 65% untuk Prabowo-
Sandiaga pada portal berita kompas.com, dan akurasi sebesar 70% untuk Jokowi-Ma’ruf dan 80% untuk 
Prabowo-Sandiaga pada detik.com. Penelitian ini memberikan informasi data yang diperoleh dari hasil 
klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes. 
 
Kata kunci: analisis sentimen, Naïve Bayes, media daring, Kompas, Detik, web scraping, text pre-processing, 
confusion matrix. 
 
Abstract 
  Kompas and Detik are some examples of online media that become a one-way information container for 
the public to obtain information and discuss various kinds of news. Sentiment analysis is carried out to measure 
tendencies of public opinion towards an event that has been or has occurred. One of the cases raised for analysis 
was the 2019 Presidential Election in Indonesia. Before the sentiment analysis process, data is taken first in the 
form of text using the web scraping method, the data is then processed by doing text pre-processing in the text 
data. The output of this sentiment analysis is in the form of a confusion matrix. This final project was built with 
the aim of being able to detect a news topic from one or more news portals that have a positive and negative 
sentiment conflict tendency on each news headline in each news portal that discusses the 2019 presidential 
election, with 70% accuracy for news about Jokowi-Ma’ruf and 65% accuracy about Prabowo-Sandiaga on the 
news portal kompas.com and 70% accuracy for news about Jokowi-Ma’ruf and 80% accuracy about Prabowo-
Sandiaga on detik.com. This study provides information on data obtained from the classification using the Naïve 
Bayes method. 
 
Keywords: sentiment analysis, Naïve Bayes, online media, Kompas, Detik, web scraping, text pre-processing, 
confusion matrix. 
 
 
1. Pendahuluan 
 
Media daring merupakan suatu wadah informasi yang memanfaatkan koneksi Internet dimana informasi 
mengenai berbagai hal dan isu sedang diberitakan. Beberapa informasi seperti berita Pemilihan Presiden di 
Indonesia pada tahun 2019 merupakan salah satu contoh informasi di media daring yang banyak 
diperbincangkan oleh masyarakat Indonesia [1]. 
Pada penelitian sebelumnya, analisis sentimen berfokus pada media sosial Twitter dengan metode yang 
sama yaitu Naïve Bayes Classifier. Untuk mengetahui polaritas satu atau beberapa media daring, dibutuhkan 
analisis sentimen terhadap berita yang disajikan oleh media daring tersebut. Tugas akhir ini dibuat dengan tujuan 
mengamati dan menganalisis data dari hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes, dimana data yang 
akan diolah diperoleh dari media daring. Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah pengklasifikasi probabilitas 
sederhana yang mengaplikasikan Teorema Bayes dengan asumsi ketidaktergantungan (independen) yang tinggi.  
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9694
Penelitian ini juga bertujuan untuk memberikan informasi yang akurat dari data yang diolah dengan metode 
Naïve Bayes ini, bukan membandingkan pengolahan data dengan metode lain [2]. Keuntungan penggunaan 
metode Naïve Bayes Classifier adalah metode ini membutuhkan jumlah data training yang lebih kecil, dengan 
performa yang sama dengan metode pendekatan lain serta dengan akurasi yang baik.  
Dengan ditentukannya batasan masalah, akan mempermudah jalannya penelitian ini agar tidak terlampau 
luas dan berjalan dengan baik. Batasan masalah yang diangkat adalah menganalisa opini masyarakat tentang 
Pemilihan Presiden di Indonesia pada 2019, di media daring Kompas dan Detik dengan web scraping 
menggunakan aplikasi ekstensi dari Google Chrome yaitu Data Miner, setelah itu dilakukan pre-processing, lalu 
pengklasifikasian dengan metode Naïve Bayes. 
  
2. Studi Terkait 
2.1 Text Mining 
Text mining adalah proses ekstraksi pola informasi dari sejumlah besar sumber data tak terstruktur [3]. 
Pertama-tama yang dilakukan adalah mengumpulkan data terkait Pemilihan Presiden 2019, kemudian 
pengumpulan data dilakukan dengan web scraping, sebuah proses penambangan data dari website menggunakan 
aplikasi ekstensi Google Chrome, Data Miner. Data yang diambil merupakan data dari media daring Kompas 
dan Detik. 
 
2.2 Text Pre-Processing 
Text Pre-Processing adalah suatu proses pengubahan bentuk data yang belum terstruktur menjadi data yang 
terstruktur sesuai dengan kebutuhan untuk proses mining yang lebih akurat [4]. Berikut adalah tahapan Text Pre-
Processing, antara lain:  
a. Stop Words Removal 
Stop Words Removal merupakan penghapusan kata sambung, karena kata-kata tersebut dianggap tidak 
memiliki arti dan membuat teks menjadi sulit untuk di analisa [5]. 
b. Case Folding 
Case Folding berfungsi untuk mengubah semua huruf pada teks menjadi huruf kecil. 
c. Tokenizing 
Tokenizing berfungsi sebagai pemecah teks menjadi bentuk kata dengan melakukan penghilangan tanda 
baca [6]. 
 
Dibawah ini merupakan Tabel 1 Contoh Text Pre-processing yang dilakukan pada data set 
Data hasil web scraping Stop Words Removal Case Folding Tokenizing 
Selesai coblos, Pemilu 
berujung ricuh. 
 
Selesai coblos, Pemilu 
berujung ricuh. 
selesai coblos, pemilu 
berujung ricuh. 
selesai coblos pemilu 
berujung ricuh 
 
2.3  Analisis Sentimen 
Analisis sentimen adalah teknik klasifikasi teks yang digunakan untuk mengelompokkan teks berdasarkan 
pada opini yang terkandung dalam teks tersebut. Teknik ini umumnya digunakan untuk membantu memilih 
keputusan pada perdagangan, investasi, saham dan pemilu [7]. Dalam penelitian ini, analisis sentimen dibagi 
menjadi dua kategori yaitu negatif dan positif, yang banyak datanya diperoleh dari media daring Kompas dan 
Detik. 
 
2.4 Naïve Bayes Classifier 
Naïve Bayes adalah sebuah klasifikasi statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas 
keanggotaan suatu kelas. Naïve Bayes Classifier, berdasarkan teorema Bayes, memiliki kemampuan klasifikasi 
serupa seperti pohon keputusan dan jaringan saraf [8], memiliki bentuk umum sebagai berikut: 
 
 ( | )  
 ( | ) ( )
 ( )
      (1) 
  
 P(x|y)  = peluang hipotesis y bersyarat x 
 P(y) = peluang hipotesis kejadian x 
 P(y|x) = peluang hipotesis x bersyarat y 
 P(x) = peluang kejadian x 
 
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9695
                ( | )         
 ( | ) ( )
 ( )
      (2) 
               
 P(c|d)  = peluang hipotesis d bersyarat c 
 P(d) = peluang hipotesis kejadian d 
 P(d|c) = peluang hipotesis c bersyarat d 
 P(c) = peluang kejadian c 
 d = dokumen 
 c = kelas 
   = kelas yang telah diberi nilai positif/negatif [9]. 
 
2.4.1 Contoh pengerjaan Naïve Bayes 
Tabel 2. Contoh Data. 
Label Data 
- Selesai coblos pemilu berujung ricuh 
+ Prabowo klaim menang 
- Pemilu banyak pengalihan isu 
+ Pemilu bersih aman damai 
+ Prabowo sandi menang tps wiranto 
? Pemilu jokowi prabowo siapa menang 
 
Keterangan label : 
 “+”       = data bernilai positif 
 “-“ = data bernilai negatif 
 “?” = data yang belum mempunyai nilai/label 
 Data set diatas berjumlah 6 data, terdiri dari 5 data training dan 1 data testing. 
 Data training yang berjumlah 5 tersebut dikelompokkan berdasarkan label positif dan negatif. 
 Setelah dikelompokkan, data tersebut dihitung menggunakan rumus metode Naïve Bayes. 
 Contoh perhitungan data negatif dan data positif seperti pada Tabel 3 dan Tabel 4. 
 Untuk keterangan mengenai Tabel 3 dan Tabel 4, dapat dilihat pada Tabel 5.  
Tabel 3. Contoh Perhitungan Data Negatif  Tabel 4. Contoh Perhitungan Data Positif 
 
 
 
 
   
 
 
 
 
Tabel 5. Keterangan mengenai Tabel 3. 
Keterangan  
2 Jumlah kata “pemilu” dalam label negatif pada tabel 
1 Default dari rumus 
9 Jumlah seluruh kata dalam label negatif 
21 Jumlah seluruh kata dalam data set 
0.1 Nilai hasil rumus Naïve Bayes 
 
 
 
P(+) (3/5) 
pemilu (+) (1+1)/(12+21)=0.06 
jokowi (+) (0+1)/(12+21)=0.03 
prabowo (+) (2+1)/(12+21)=0.09 
siapa (+) (0+1)/(12+21)=0.03 
menang (+) (2+1)/(12+21)=0.09 
P(+).P(S|+) 
(3/5) x 0.06 x 0.03 x 
0.09 x 0.03 x 0.09 
  = 2.62 x 10
-7
 
P(-) (2/5) 
pemilu (-) (2+1)/(9+21)=0.1 
jokowi (-) (0+1)/(9+21)=0.03 
prabowo (-) (0+1)/(9+21)=0.03 
siapa (-) (0+1)/(9+21)=0.03 
menang (-) (0+1)/(9+21)=0.03 
P(-).P(S|-) 
(2/5) x 0.1 x 0.03 x 0.03 
x 0.03 x 0.03 
  = 3.24 x 10
-8
 
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9696
 Setelah didapatkan hasil P x P(S|-) dan P x P(S|+) 
 P x P(S|-) = 3.24 x 10-8 
 P x P(S|+) = 2.62 x 10-7 
 Bandingkan mana yang lebih besar dari kedua hasil tersebut, 
 Nilai yang lebih besar adalah yang berlabel positif, maka 
 Maka, kalimat data testing “pemilu jokowi prabowo siapa yang menang” berlabel positif. 
 
 
2.5 Evaluasi Akurasi 
Untuk mengukur akurasi dari setiap metode sebelumnya, diukur menggunakan nilai accuracy, precision, 
dan recall. Terdapat empat istilah sebagai representasi hasil proses klasifikasi. Berikut tabel dari empat istilah 
tersebut [10]: 
Tabel 6.  Confusion Matrix  
Dimana: 
True Positif (TP)  : Kelas yang diprediksi positif, dan faktanya adalah positif. 
True Negatif (TN)  : Kelas yang diprediksi negatif, dan faktanya adalah negatif. 
False Negatif (FN)  : Kelas yang diprediksi positif, dan faktanya adalah negatif. 
False Positif (FP)  : Kelas yang diprediksi negatif, dan faktanya adalah positif. 
 
a. Accuracy 
Accuracy adalah perhitungan ketepatan kelas prediksi dengan kelas aktual. Jika hasil accuracy 
semakin besar maka klasifikasi semakin baik. Perhitungan accuracy sebagai berikut [11]: 
      
 Accuracy = 
     
           
           (3) 
 
 b. Precision 
Precision adalah tingkat ketepatan antara informasi yang diinginkan pengguna dengan jawaban 
dari sistem. Rumus dari precision adalah sebagai berikut [11]: 
 
 Precision = 
  
     
            (4) 
 
c. Recall 
Recall adalah pengukuran presentase seberapa banyak data aktual yang di prediksi benar oleh 
sistem. Perhitungan recall dapat dilakukan dengan rumus sebagai berikut [11]: 
 
 Recall = 
  
     
            (5) 
 
3. Sistem yang dibangun 
Pada penelitian ini, proses dimulai dengan penambangan data dengan cara web scraping, kemudian data 
yang telah diperoleh tersebut melalui tahap pelabelan. Pelabelan dilakukan dengan memberi label positif dan 
negatif pada setiap data yang diperoleh dari web scraping. Setelah itu, tahap pre-processing dilakukan dan 
dihasilkan data latih dan data uji. Lalu data latih dan data uji dianalisa menggunakan algoritma Naïve Bayes, dan 
dihasilkan keluaran berupa kelas positif dan negatif. Berikut merupakan diagram yang menjelaskan keseluruhan 
kerja sistem: 
 
 
Prediksi Aktual Klasifikasi 
Kelas Positif True Positif (TP) False Negatif (FN) 
Kelas Negatif False Positif (FP) True Negatif (TN) 
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9697
  
 
Gambar 1. Flowchart Sistem Yang Dibangun. 
 
 
4. Evaluasi 
Bagian ini berisi dua sub-bab bagian, yaitu hasil pengujian dan analisis hasil pengujian. Pelabelan, pengujian dan 
analisis yang dilakukan selaras dengan tujuan tugas akhir sebagaimana dinyatakan dalam Pendahuluan. 
 
4.1 Hasil dan Analisis  
Bagian ini berisi hasil akhir berupa confusion matrix, akurasi, presisi dan recall. Hasil klasifikasi Naïve Bayes 
dapat dilihat di bagian lampiran. 
 
4.2 Analisis Hasil Pengujian 
Analisis dilakukan berdasarkan pada keluaran yang diperoleh pada tahap klasifikasi, diperoleh tabel sebagai 
berikut: 
 
Tabel 1.  Data set dan akurasi media daring Detik.                Tabel 2.  Data set dan akurasi media daring Kompas 
 
 
Jokowi-Ma'ruf Prabowo-Sandiaga 
Data Set 
Akurasi 
(%) 
Data Set 
Akurasi 
(%) 
90% : 10% 70 90% : 10% 80 
80% : 20% 66.25 80% : 20% 73.75 
70% : 30% 64.16 70% : 30% 70 
60% : 40% 61.25 60% : 40% 68.125 
50% : 50% 59.5 50% : 50% 64.5 
 
 
Dari hasil percobaan dapat dilihat pada Tabel 1 dan Tabel 2, diperoleh akurasi terbaik untuk model Naïve Bayes 
Classifier, yaitu untuk model yang disajikan oleh portal berita Detik pada Jokowi-Ma’ruf sebesar 70%, pada 
Prabowo-Sandiaga memperoleh sebesar 80%. Sedangkan dari portal berita Kompas pada Jokowi-Ma’ruf sebesar 
70% dan pada Prabowo-Sandiaga sebesar 65%, dilakukan pada data set 90% data latih dan 10% data uji.  
 
 
 
 
   Jokowi-Ma'ruf Prabowo-Sandiaga 
Data Set 
Akurasi 
(%) 
Data Set 
Akurasi 
(%) 
90% : 10% 70 90% : 10% 65 
80% : 20% 67.5 80% : 20% 57.5 
70% : 30% 66.66 70% : 30% 55.83 
60% : 40% 62.5 60% : 40% 54.37 
50% : 50% 60.5 50% : 50% 51.5 
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9698
Jika diambil informasi dari confusion matrix masing-masing kubu dengan akurasi tertinggi, maka di dapatkan 
tabel sebagai berikut:  
           Gambar 2. Persentase sentimen berita             Gambar 3. Persentase sentimen berita  
         media daring Detik.          media daring Kompas. 
 
5. Kesimpulan 
 
Pada percobaan ini disimpulkan bahwa model Naïve Bayes Classifier dapat digunakan untuk menentukan 
positif negatif konflik suatu sentimen pada berita. Selain menyajikan informasi aktual, pada pengujian ini dapat 
dilihat media daring Kompas dan Detik memiliki sentimen berbeda pada kedua capres dan cawapres. Dalam 
pengklasifikasian model Naïve Bayes Classifier, dapat dikatakan cukup baik dikarenakan hasil akurasi yang 
cukup besar yaitu 80% pada portal berita Detik dan 70% pada Kompas dengan data set 90% data latih dan 10% 
data uji. Untuk kedepannya, riset ini dapat dikembangkan lagi dengan data yang lebih seimbang dan sistem yang 
lebih optimal. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prabowo-
Sandiaga 
Negatif 
23% 
Prabowo-
Sandiaga 
Positif 
27% 
Jokowi-
Ma'ruf 
Positif 
23% 
Jokowi-
Ma'ruf 
Negatif 
27% 
Prabowo-
Sandiaga 
Negatif 
48.75% 
Prabowo-
Sandiaga 
Positif 
1.25% 
Jokowi-
Ma'ruf 
Positif 
37.5% 
Jokowi-
Ma'ruf 
Negatif 
12.5% 
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9699
Daftar Pustaka 
 
[1]  Ratna, Lidwina Galih Puspa (2012). “MEDIA ONLINE SEBAGAI PEMENUH KEPUASAN 
INFORMASI (Studi Analisis Deskriptif Kualitatif Mengenai Kepuasan Informasi bagi Kaum Wanita pada Media 
Online wolipop.com)”.  
[2] Akbar, D.A. (2019). "Analisis Sentimen Pada Tweet Masyarakat Tentang Pemilihan Gubernur Jawa 
Barat Menggunakan Metode Decision Tree".  
[3] Mardius, Bukhari (Universitas Widyatama, 2016). “Sentiment Analiys Dalam Menentukan Emosi 
Karyawan Menggunakan Text Mining Naïve Bayes”. 
[4] Universitas Brawijaya. (2016). Text Pre-Processing. Malang, Jawa Timur: M Ali Fauzi.  Retrieved from 
lecture.ub.ac.id:  http://malifauzi.lecture.ub.ac.id/files/2016/02/Text-Pre-Processing.pdf 
[5] M.F, Porter, An Algorithm for Suffix Stripping, Program, vol. 14, no. 3, pp. 130-137, 1980. 
[6] G.S., Aditya. (2019). “Sentimen Analisis Politik Berita Media Online Dalam Pemilihan Presiden 2019 
Menggunakan Metode Support Vector Machine”. 
[7] M. D. Devika, C. Sunitha, G. Amal. (2016). "Sentiment Analysis: A Comparative Study On Different 
Approaches, Procedia Computer Science“ 87 (2016) 44-49 
[8] Xhemali, Daniela, Chris J. Hinde, and Roger G. Stone. (2009). “Naive Bayes vs. decision trees vs. 
neural networks in the classification of training web pages”.  
[9] J, Daniel, H. Martin, James. (2016). “Speech and Language Processing.” 
[10] M. Ismail, Mehdi. (2019). “Sentimen Analisis pada Media Online Mengenai Pemilihan Presiden 2019 
Menggunakan Metode Naïve Bayes”.  
[11] J. Han, M. Kamber and J. Pei. (2012). “Data Mining Concepts and Techniques”.  
USA: Elsevier.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ISSN : 2355-9365 e-Proceeding of Engineering : Vol.6, No.2 Agustus 2019 | Page 9700


Analisis Sentimen Pada Media Daring Tentang Pemilihan Presiden Indonesia Tahun 2019 Menggunakan Metode Naive Bayes.

https://openlibrary.telkomuniversity.ac.id/pustaka/files/151926/jurnal_eproc/analisis-sentimen-pada-media-daring-tentang-pemilihan-presiden-indonesia-tahun-2019-menggunakan-metode-naive-bayes-.pdf

Analisis Sentimen Pada Media Daring Tentang Pemilihan Presiden Indonesia Tahun 2019 Menggunakan Metode Naive Bayes.

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Open Library