ANALISIS SENTIMEN ANIES BASWEDAN MENJADI CALON PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR COUNTVERCTORIZER DAN ALGORITMA KNN

Penulis

  • Muhammad Ardhiansyah Universitas Budi Luhur
  • Mohammad Syafrullah

Kata Kunci:

K-Nearest Neighbor, Analisis Sentimen, Twitter, Calon Presiden 2024

Abstrak

Pemilihan umum (pemilu) diselenggarakan di Indonesia untuk memilih calon yang akan menjabat sebagai wakil rakyat. Khususnya pengguna Twitter menganggap isu presiden sangat menarik. Tweet publik tentang calon presiden dapat digunakan untuk menentukan sentimen publik, terlepas dari apakah mereka pendukung atau bukan. Anies Baswedan merupakan salah satu calon presiden indonesia 2024, dan tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui bagaimana pandangan orang-orang di Twitter tentangnya. Menyelidiki persepsi publik tentang Anies Baswedan sebagai calon presiden Indonesia di Twitter. Metode ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor untuk klasifikasi, fitur kamus sentimen, pembelajaran mesin, ekstraksi fitur menggunakan CountVectorizer, dan fitur kamus sentimen. Dataset yang digunakan terdiri dari tweet berbahasa Indonesia yang ditemukan di Twitter menggunakan fungsi pencarian dan istilah "aniesbaswedan", "anies", "aniespresiden2024", "relawananies", "presiden2024", dan "#aniespresidenri2024". Analisis terhadap 664 tweet menghasilkan 51,42% untuk sentimen positif dan 48,58% untuk sentimen negatif. Menghasilkan nilai akurasi 71%, presisi 74%, dan recall 79% dengan nilai K = 5.

Referensi

A. D. Adhi Putra, “Analisis Sentimen pada Ulasan pengguna Aplikasi Bibit Dan Bareksa dengan Algoritma KNN,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 2, pp. 636–646, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i2.962.

A. Z. Malik, E. Utami, and S. Raharjo, “Analisis Sentiment Twitter Terhadap Capres Indonesia 2019 dengan Metode K-NN,” J. Inf. Politek. Indones. Surakarta, vol. 5, no. 2, pp. 1–7, 2019.

S. Nurul, J. Fitriyyah, N. Safriadi, E. Esyudha, and P. #3, “JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes,” (Jurnal Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 3, pp. 279–285, 2019, [Online]. Available: http://dev.twitter.com.

D. T. Lukmana, S. Subanti, and Y. Susanti, “Analisis Sentimen Terhadap Calon Presiden 2019 Dengan Support Vector Machine Di Twitter,” Semin. Nas. Penelit. Pendidik. Mat. 2019 UMT, no. 2002, pp. 154–160, 2019.

L. A. Andika, P. A. N. Azizah, and R. Respatiwulan, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones. J. Appl. Stat., vol. 2, no. 1, p. 34, 2019, doi: 10.13057/ijas.v2i1.29998.

S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.

N. Ruhyana, “Analisis Sentimen terhadap Penerapan Sistem Plat Nomor Gnajil/Genap pada Twitter dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” J. IKRA-ITH Inform., vol. 3, no. 1, pp. 94–99, 2019, [Online]. Available: www.situs.com

S. Informatika and J. Komputer, “Perbandingan algoritma dalam analisa sentimen krisis evergrande pada kanal berita youtube,” vol. 11, no. 2, pp. 72–76, 2021.

A. Rahman Isnain, A. Indra Sakti, D. Alita, and N. Satya Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” Jdmsi, vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, [Online]. Available: https://t.co/NfhnfMjtXw

M. Priandi and Painem, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pembelajaran Daring di Era Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Ekstraksi Fitur Countvectorizer dan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Semin. Nas. Mhs. Ilmu Komput. dan Apl. Jakarta-Indonesia, no. September, pp. 311–319, 2021.

Unduhan

Diterbitkan

11-10-2023

Cara Mengutip

Ardhiansyah, M., & Syafrullah, M. (2023). ANALISIS SENTIMEN ANIES BASWEDAN MENJADI CALON PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR COUNTVERCTORIZER DAN ALGORITMA KNN. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), 2(2), 856–863. Diambil dari https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php/senafti/article/view/928

Terbitan

Vol 2 No 2 (2023): Prosiding SENAFTI Ke-3 September 2023

Bagian

Artificial Intelligence

Lisensi

Hak Cipta (c) 2023 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