ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP HAK ANGKET PEMILU 2024 PADA MEDIA SOSIAL X DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES MULTINOMIAL

Penulis

  • Achmad Rizki Nur Fauzie Universitas Budi Luhur
  • Dewi Kusumaningsih Universitas Budi Luhur

Kata Kunci:

Analisis Sentimen, Media sosial X, Hak Angket, Multinomial Naive Bayes, Pemilu

Abstrak

Analisis sentimen adalah area studi yang bertujuan untuk menilai sikap publik terhadap berbagai isu seperti kejadian, masalah, dan layanan. Hak angket adalah wewenang DPR untuk menyelidiki penerapan undang-undang serta kebijakan pemerintah mengenai isu-isu krusial yang mempengaruhi kesejahteraan masyarakat dan negara. Pemilu 2024 menimbulkan ketidakpuasan di kalangan masyarakat yang merasa hasilnya tidak adil dan menuduh adanya kecurangan. Sebagai akibatnya, banyak masyarakat menolak keputusan hak angket pemilu 2024, dan beragam pandangan mengenai pemilu tersebut muncul. Hal ini memerlukan sistem untuk menganalisis sentimen dalam setiap pernyataan. Penelitian ini bertujuan untuk mengkategorikan dan menilai opini masyarakat melalui jejaring sosial X, serta menentukan tingkat akurasi tertinggi dari algoritma yang digunakan dalam sistem online. Analisis opini dilakukan dengan pelabelan manual yang dibagi menjadi dua kategori: label negatif dan label positif. Dataset yang dianalisis dikumpulkan dari media sosial X. Pengumpulan data menggunakan kata kunci “hak angket pemilu” pada periode 24 April 2024 - 21 Mei 2024. Hasil uji coba menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes menunjukkan accuracy 73,75%, recall 53,84%, presision 68,29%, dan f1 score 60,21% dari 702 data. Dengan 20% data digunakan untuk pengujian dan 80% untuk pelatihan, diperoleh 141 data uji. Kesimpulannya, analisis sentimen menggunakan metode Multinomial Naive Bayes mampu memberikan accuracy dan presision yang memadai

Referensi

S. Rabiah, H. N. Nathanael, and N. P. Fauzyyah, "Peran Hak Angket DPR dalam Upaya Penyelesaian Sengketa Hasil Pemilu", Jurnal BATAVIA, vol. 1, no. 02, pp. 89-95, 2024. Available: https://journal.zhatainstitut.org/index.php/batavia/article/view/33.

M. Shofyan, "Keterlibatan Publik dalam Pengawasan Pemilu 2024," 'Asabiyah: Jurnal Pengabdian Hukum, vol. 2, no. 1, pp. 43-47, 2024. Available: https://ojs.um-palembang.ac.id/index.php/asabiyah/article/view/151

D. Reddy, D. Arifianto, and D. Lusiana, "Analisis Sentimen Pada Pelayanan Jaringan Internet Indihome Dengan Metode Multinomial Naïve Bayes Masa Pandemi Covid-19," Jurnal Smart Teknologi*, vol. 3, no. 6, pp. 612-623, 2022. Available: http://jurnal.unmuhjember.ac.id/index.php/JST/article/view/8485

D. R. S. Pratama, T. A. Munandar, and K. F. Ramdhania, "Multinomial Naive Bayes Algorithm for Indonesian Language Sentiment Classification Related to Jakarta International Stadium (JIS)," International Journal of Information Technology and Computer Science Applications, vol. 2, no. 1, pp. 12-22, Jan. 2024. doi: 10.58776/ijitcsa.v2i1.118.

U. Mufidah, "Perancangan Aplikasi Perbandingan Harga Produk (Historical Data) Menggunakan Teknik Scraping Web", Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 1, no. 9, pp. 1-10, Aug. 2021.

O. H. Rahman, G. Abdillah, and A. Komarudin, "Klasifikasi Ujaran Kebencian pada Media Sosial Twitter Menggunakan Support Vector Machine," Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), vol. 5, no. 1, pp. 17-23, 2021. Available: https://doi.org/10.29207/resti.v5i1.2700.

H. Hidayat, F. Santoso, and L. F. Lidimillah, "Analisis Sentimen Pengguna YouTube Tentang Rohingya Menggunakan Algoritma SVM (Support Vector Machine)," G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, vol. 8, no. 3, pp. 1729-1738, 2024. doi: 10.33379/gtech.v8i3.4497.

E. Yuniar, D. S. Utsalinah, and D. Wahyuningsih, "Implementasi Scrapping Data Untuk Sentiment Analysis Pengguna Dompet Digital dengan Menggunakan Algoritma Machine Learning," Jurnal Janitra Informatika dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 35-42, Apr. 2022, doi: 10.25008/janitra.v2i1.14.

D. Normawati and S. A. Prayogi, "Implementasi Naïve Bayes Classifier dan Confusion Matrix pada Analisis Sentimen Berbasis Teks pada Twitter," Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, pp. 697-711, 2021.

F. Farazilla, Y. D. Siregar, and M. Faturrahman, "Efektivitas Sistem Temu Kembali Informasi Perpustakaan Universitas Islam Negeri Sumatera Utara dalam Tinjauan Recall dan Precision," Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial, vol. 3, no. 6, pp. 122-132, 2024. doi: 10.6578/triwikrama.v3i6.2932.

M. I. Fikri, E. Budianita, I. Iskandar, and E. P. Cynthia, "Klasifikasi Tingkat Kecanduan Internet terhadap Remaja Pekanbaru melalui Pendekatan Algoritma Naïve Bayes," ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 424-436, 2024. doi: 10.31849/zn.v6i2.20191.

Unduhan

Diterbitkan

30-09-2024

Cara Mengutip

Nur Fauzie, A. R., & Kusumaningsih, D. (2024). ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP HAK ANGKET PEMILU 2024 PADA MEDIA SOSIAL X DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES MULTINOMIAL. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 3(2), 568–576. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/1400

Terbitan

Vol 3 No 2 (2024): Prosiding SENAFTI Ke-5 September 2024

Bagian

Artificial Intelligence

Lisensi

Hak Cipta (c) 2024 Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI)

Creative Commons License

Artikel ini berlisensiCreative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Artikel paling banyak dibaca berdasarkan penulis yang sama

1 2 3 > >>