Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan Masa Jabatan Presiden Indonesia Menggunakan Naïve Bayes

Authors

  • Zuhdi Hanif Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika
  • Untung Surapati Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika

DOI:

https://doi.org/10.35870/jtik.v9i1.3080

Keywords:

Sentiment Analysis, Naïve Bayes, President of Indonesia, Sentiment Score, Twitter

Abstract

Twitter social media is often used as a medium to express opinions on the government in Indonesia. There  are  also  many  controversial  things  on  Twitter  social  media  against  the  government,  as  is  the case  today  there  is  a  controversy  wherethere  is  a  proposal  to  make  the  term  of  office  of  the President in Indonesia three periods, which previously could only serve up to two terms or ten years. for  one  President.  Public  opinion  or  sentiment  which  in  Twitter's  terms  is  commonly  referred  to  as "shrink"  can  be  in  the  form  of  negative  or  positive  opinions.  However,  the  amount  of  data  is  quite large  so it takes a method that can be used to make it  happen, namely by using sentiment analysis. Sentiment  analysis  can  be  used  as  a  solution  to  process  these  opinions  using  the  Naïve  Bayes Classifier  algorithm.  The  results  of  the  nave  Bayes  technique  require  evaluation  to  determine  the best model. The test is carried out with three models, namely 70:30, 80:20, and 90:10 which are then evaluated using a confusion matrix. Based on the comparison of the evaluation test results, the best scenario for the Naïve Bayes  classification model is in the first scenario or model (90% training data and 10% testing data) with an accuracy value of 95%, a precision value of 97%, a recall value of 96%, and the f-measure value is 96%.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

  • Zuhdi Hanif, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

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

  • Untung Surapati, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika,

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

References

Ali, I., Asif, M., Hamid, I., Sarwar, M. U., Khan, F. A., & Ghadi, Y. (2022). A word embedding technique for sentiment analysis of social media to understand the relationship between Islamophobic incidents and media portrayal of Muslim communities. PeerJ Computer Science, 8, e838.

Appel, G., Grewal, L., Hadi, R., & Stephen, A. T. (2020). The future of social media in marketing. Journal of the Academy of Marketing science, 48(1), 79-95.

Arsi, P., & Waluyo, R. (2021). Analisis sentimen wacana pemindahan ibu kota Indonesia menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput, 8(1), 147.

Aulia, G. N., & Patriya, E. (2020). Implementasi Lexicon Based Dan Naive Bayes Pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Topik Pemilihan Presiden 2019. Jurnal Ilmiah Informatika Komputer, 24(2), 140-153. DOI: http://dx.doi.org/10.35760/ik.2019.v24i2.2369.

Badjrie, S. H., Pratiwi, O. N., & Anggana, H. D. (2021). Analisis Sentimen Review Customer Terhadap Produk Indihome Dan First Media Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network. eProceedings of Engineering, 8(5).

Basit, A. (2020). Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Hasil Panen Padi. JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama), 4(2), 208-213.

Chakraborty, I., & Maity, P. (2020). COVID-19 outbreak: Migration, effects on society, global environment and prevention. Science of the total environment, 728, 138882.

Hakimi, F. D. D. (2018). Sistem Analisis Sentimen Publik Tentang Opini Pemilihan Kepala Daerah Jawa Timur 2018 Pada Dokumen Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier. Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya.

Harun, A., & Ananda, D. P. (2021). Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid-19 di Indonesia Menggunakan Naïve bayes dan Decission Tree: Analysis of Public Opinion Sentiment About Covid-19 Vaccination in Indonesia Using Naïve Bayes and Decission Tree. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 1(1), 58-64. DOI: https://doi.org/10.57152/malcom.v1i1.63.

Larose, D. T., & Larose, C. D. (2014). Discovering knowledge in data: an introduction to data mining (Vol. 4). John Wiley & Sons.

Lutz, M. (2001). Programming python. " O'Reilly Media, Inc.".

Maclean, F., Jones, D., Carin-Levy, G., & Hunter, H. (2013). Understanding twitter. British journal of occupational Therapy, 76(6), 295-298.

Manik, G., Ernawati, I., & Nurlaili, I. (2021). Analisis Sentimen Pada Review Pengguna E-Commerce Bidang Pangan Menggunakan Metode Support Vector Machine (Studi Kasus: Review Sayurbox dan Tanihub pada Google Play). In Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer dan Aplikasinya (Vol. 2, No. 2, pp. 64-74).

Marcos de Moraes, R., Soares, E. A. D. M. G., & Machado, L. D. S. (2020). A double weighted fuzzy gamma naive bayes classifier. Journal Of Intelligent & Fuzzy Systems, 38(1), 577-588. DOI: https://doi.org/10.31004/jpdk.v4i4.6199.

Merawati, D., & Rino, R. (2019). Penerapan Data Mining Penentu Minat Dan Bakat Siswa Smk Dengan Metode C4. 5. ALGOR, 1(1), 28-37.

Nida, E. A. (2020). Analisis Kinerja Algoritma Support Vector Machine (SVM) Guna Pengambilan Keputusan Beli/Jual Pada Saham PT Elnusa Tbk. (ELSA). Jurnal Transformatika, 17(2), 160-170. DOI: http://dx.doi.org/10.26623/transformatika.v17i2.1649.

Nugroho, R. A., Cholissodin, I., & Indriati, I. (2021). Implementasi Naïve Bayes Classifier untuk Klasifikasi Emosi Tweet Berbahasa Indonesia pada Spark. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(1), 301-310.

Ratiasasadara, P. W., Sudarno, S., & Tarno, T. (2023). Analisis Sentimen Penerapan Ppkm Pada Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi-Square. Jurnal Gaussian, 11(4), 580-590.

Sari, R. (2020). Analisis sentimen pada review objek wisata dunia fantasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (k-nn). EVOLUSI: Jurnal Sains Dan Manajemen, 8(1). DOI: https://doi.org/10.31294/evolusi.v8i1.7371.

Sihombing, R. E., Rachmatin, D., & Dahlan, J. A. (2019). Program Aplikasi Bahasa R Untuk Pengelompokan Objek Menggunakan Metode K-Medoids Clustering. Jurnal EurekaMatika, 7(1), 58-79.

Sumantri, R. B. B., & Utami, E. (2020). Penentuan Status Tahapan Keluarga Sejahtera Kecamatan Sidareja Menggunakan Teknik Data Mining. Respati, 15(3), 71-82.

Yang, L., Li, Y., Wang, J., & Sherratt, R. S. (2020). Sentiment analysis for E-commerce product reviews in Chinese based on sentiment lexicon and deep learning. IEEE access, 8, 23522-23530.

Downloads

Published

2025-01-01

Issue

Section

Computer & Communication Science

How to Cite

Hanif, Z., & Surapati, U. (2025). Analisis Sentimen terhadap Perpanjangan Masa Jabatan Presiden Indonesia Menggunakan Naïve Bayes. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi), 9(1), 204-209. https://doi.org/10.35870/jtik.v9i1.3080

Most read articles by the same author(s)