Analisis Sentimen Kepuasan Publik Terhadap Masa Kepemimpinan Shin Tae Yong Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Authors

  • Pramudya Nugraha Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Rasiban Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Frencis Matheos Sarimole Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Tundo Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI:

https://doi.org/10.35870/jtik.v9i1.3020

Keywords:

Data Mining, Shin Tae Yong, Naïve Bayes Algorithm, Football

Abstract

Shin Tae Yong is the coach of the Indonesian national team who has been a football player in South Korea and has coached the South Korean national team at the 2018 World Cup in Russia. Many people watch or pay attention to Shin Tae Yong's behavior and behavior when coaching the Indonesian national team. Shin Tae Yong has considerable worry with the Indonesian national team because of his strategy. However, there are several media that frame Shin Tae Yong's news differently so that differences in viewpoints and opinions on Shin Tae Yong are controversial, inviting many people to give their opinions. Therefore, people choose social media as a place to channel opinions. In this study, we will take tweets from X with search keywords for Shin Tae Yong and the Indonesian national team to process and classify the text using the sentiment analysis method. The text classification process is divided into two classes, namely positive sentiment classes and negative sentiment classes. The data used amounted to 2495 data that had been cleansed, which amounted to 2.348 Positive sentiment data and 147 data with negative sentiments so that they can be presented 98.94% positive and 60.00% negative, based on the classification of the Naïve Bayes algorithm model, using a split comparative data 0.8 :  0.2 With the value of k=3 for Shin Tae Yong's dataset, an accuracy value of 96.67%.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Pramudya Nugraha, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

  • Rasiban, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

  • Frencis Matheos Sarimole, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

  • Tundo, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

    Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika, Kota Jakarta Timur, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.

References

Aponno, J. C. (2022). Penerapan Algoritma Sentimen Analysis dan Naïve Bayes terhadap opini pengunjung di tempat wisata pantai Pintu Kota, Kota Ambon. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 9(4), 3180-3188. DOI: https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i4.2697.

Apriani, R., & Gustian, D. (2019). Analisis Sentimen dengan Naïve Bayes Terhadap Komentar Aplikasi Tokopedia. Jurnal Rekayasa Teknologi Nusa Putra, 6(1), 54-62.

Bara, E. B., Nasution, K. A., Ginting, R. Z., & Kartini, K. (2022). Penelitian tentang Twitter. Jurnal Edukasi Nonformal, 3(2), 167-172.

Damayanti, A., & Maulidiyah, A. K. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pembatalan Piala Dunia U20 di Indonesia Pada Media Sosial Twitter Dengan Klasifikasi Support Vector Machine (SVM). Jurnal Ilmiah Terapan, Sains dan Teknologi (JITSI), 1(2), 97-103. DOI: https://doi.org/10.25139/jitsi.v1i2.6607.

Hidayat, A. M., & Syafrullah, M. (2018). Algoritma Naïve Bayes Dalam Analisis Sentimen Untuk Klasifikasi Pada Layanan Internet PT. XYZ. Telematika MKOM, 9(2), 91-95.

Lisangan, E. A., Gormantara, A., & Carolus, R. Y. (2022). Implementasi Naive Bayes pada Analisis Sentimen Opini Masyarakat di Twitter Terhadap Kondisi New Normal di Indonesia. KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, 2(1). DOI: https://doi.org/10.24002/konstelasi.v2i1.560.

Mahbubah, L. D., & Zuliarso, E. (2019). Analisa Sentimen Twitter Pada Pilpres 2019 Menggunakan Algoritma Naive Bayes.

Munawaroh, A., Ridhoi, R., & Rudiman, R. (2024). SENTIMENT ANALYSIS DENGAN NAÏVE BAYES BERBASIS ORANGE TERHADAP RESIKO PEMBANGUNAN IKN. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 587-592. DOI: https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8454.

Nadhifa, F. H. (2023). ANALISIS FRAMING TERHADAP PEMBERITAAN PELATIH TIMNAS INDONESIA. CommLine, 7(2), 106-111. DOI: http://dx.doi.org/10.36722/cl.v7i2.1313.

Prajamukti, R., Jayanta, J., & Santoni, M. M. (2021). Klasifikasi Dan Analisis Sentimen Pada Data Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Timnas Indonesia Senior, U-23, Dan U-19). PROSIDING SEINASI-KESI, 4(1), 102-109.

Pratama, A. E., Ariesta, A., & Gata, G. (2022). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tim Nasional Indonesia pada Piala AFF 2020 Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors. Jurnal TICOM: Technology of Information and Communication, 10(3), 187-196. OI: https://doi.org/10.70309/ticom.v10i3.33.

Purbayanto, B., & Suharsono, T. N. (2023). Analisis Sentimen Pengguna X terhadap Chatgpt dengan Algoritme Naive Bayes. Jurnal Telematika, 18(2), 63-71. DOI: https://doi.org/10.61769/telematika.v18i2.614.

Putra, A. P., & Syafira, A. F. (2023). Analisis Sentimen Data Twitter Topik Politik Dengan Metode Naive Bayes Dan Convolutional Neural Networks (Cnn). Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 9(20), 36-41. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.8396579.

Ratnaningtyas, R. P., & Muhammad, Y. A. (2023). Analisis Pemberitaan Timnas Indonesia pada Media Daring. MUKASI: Jurnal Ilmu Komunikasi, 2(1), 45-52. DOI: https://doi.org/10.54259/mukasi.v2i1.1492.

Sidik, M. H., Widiyanesti, S., & Ramadhani, D. P. (2022). Analisis Sentimen dan Topic Modelling Terhadap Tim Nasional Indonesia di Kejuaraan AFF Suzuki Cup 2020 Berdasarkan Opini Pengguna Twitter. eProceedings of Management, 9(5).

Susana, H. (2022). Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 4(1), 1-8.

Susanto, A., & Dzulkarnain, I. A. (2023). Analisis Sentimen Data Twitter Topik Ekonomi Dan Industri Dengan Metode Naive Bayes Dan Random Forest. Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, 9(20), 59-65. DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.8398895.

Widowati, T. T., & Sadikin, M. (2020). Analisis Sentimen Twitter terhadap Tokoh Publik dengan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 11(2), 626-636. DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v11i2.4568.

Downloads

Published

2025-01-01

Issue

Section

Computer & Communication Science

How to Cite

Nugraha, P., Rasiban, Sarimole, F. M., & Tundo. (2025). Analisis Sentimen Kepuasan Publik Terhadap Masa Kepemimpinan Shin Tae Yong Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 9(1), 149-158. https://doi.org/10.35870/jtik.v9i1.3020

Most read articles by the same author(s)