Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo Menggunakan Naïve Bayes
DOI:
https://doi.org/10.30865/klik.v4i6.1876Keywords:
Gibran; Prabowo; Twitter (X); Sentiment Analysis; Naïve Bayes ClassifierAbstract
The presidential and vice presidential elections in Indonesia always trigger debate, especially in 2024 which is considered quite grabbing public attention. The latest controversy arose regarding Gibran's candidacy as Prabowo's running mate. This study aims to analyze changes in public sentiment before and after Gibran was selected as a vice presidential candidate in reviews on the Twitter (X) application. The dataset used in this study is a review from Twitter (X) with a period of time from July 2023 to December 2023, or before and after Gibran's nomination as Prabowo's vice president, then the dataset is saved into a csv file into GibranSebelum, GibranSesudah, PrabowoSebelum, dan PrabowoSesudah. The dataset was then analyzed using the Naïve Bayes algorithm by classifying sentiment into positive and negative categories. The Preprocessing stages carried out in this study include Cleansing, Tokenizing, Stopwords, and Transform Cases. This study also used the confusion matrix evaluation method to measure accuracy using three parameters, namely accuracy, precision, and recall. The results showed variations in model performance, GibranSebelum's dataset achieved 42.86% accuracy, 20.00% precision, and 100.00% recall, while GibranSesudah produced 67.80% accuracy, 52.50% precision, and 100.00% recall. PrabowoSebelum's dataset recorded 60.71% accuracy, 44.07% precision, and 100.00% recall, while PrabowoSesudah had 55.00% accuracy, 35.71% precision, and 100.00% recall. Analysis shows a trend of increasing negative sentiment after Gibran was sworn in as Prabowo's vice president, signaling an increase in public dissatisfaction with the condition
Downloads
References
F. A. Wenando, R. Hayami, dan A. J. Anggrawan, “ANALISIS SENTIMEN PADA PEMERINTAHAN TERPILIH PADA PILPRES 2019 DITWITTER MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVEBAYES,” JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), vol. 7, no. 1, hlm. 101–106, Des 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v7i1.851.
A. R. Dewi, S. Diana, M. A. Fakhrezi, N. Awang, H. Ma’arif, dan D. D. Saputra, “SENTIMEN ANALISIS TERHADAP PUAN MAHARANI SEBAGAI KANDIDAT CALON PRESIDEN 2024 BERDASARKAN OPINI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN ADABOOST,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 10, no. 1, hlm. 75–80, Mar 2023, doi: 10.30656/jsii.v10i1.5785.
O. Manullang dan C. Prianto, “Analisis Sentimen dalam Memprediksi Hasil Pemilu Presiden dan Wakil Presiden?: Systematic Literature Review,” Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer (JICOM), vol. 4, no. 2, hlm. 104–113, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
M. U. Hasanah, W. Widiastuti, dan A. Makhrian, “Konstruksi Berita Pencalonan Prabowo Subianto dan Gibran Rakabuming Raka sebagai Capres dan Cawapres 2024?: Analisis Framing Pada Media Kompas.com dan CNN Indonesia (Edisi 16-25 Oktober 2023),” Jurnal Indonesia?: Manajemen Informatika dan Komunikasi, vol. 5, no. 1, hlm. 988–999, Jan 2024, doi: 10.35870/jimik.v5i1.586.
A. B. Adji, H. A. Mau, dan M. Candra, “KONSTITUSIONALITAS PERUBAHAN USIA CALON PRESIDEN DAN CALON WAKIL PRESIDEN DALAM NEGARA HUKUM DEMOKRASI,” SENTRI?: Jurnal Riset Ilmiah, vol. 3, no. 1, Jan 2024.
S. S. Aulia, Salsabilla, dan F. A. Pitakon, “Analisis Politik Dinasti Jokowi dalam Lensa Patologi Birokrasi: Grand Corruption,” Nusantara Journal of Multidisciplinary Science, vol. 1, no. 5, hlm. 1044–1053, Des 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://jurnal.intekom.id/index.php/njms
M. Muhdar dan T. Susilowati, “Analisis Yuridis Putusan Mahkamah Konstitusi Tentang Penetapan Pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden Terhadap Penegakan dan Kepastian Hukum di Indonesia,” Perkara?: Jurnal Ilmu Hukum dan Politik, vol. 1, no. 4, hlm. 148–167, Des 2023, doi: 10.51903/perkara.v1i4.1494.
R. E. Saputra, T. R. Pandiangan, A. S. Pifua, dan A. S. Okhir, “Pengaruh Putusan MK NOMOR 1/PUU-XXI/2023 Terhadap Sikap Politik Mahasiswa Fakultas Hukum Universitas Jambi,” Perkara?: Jurnal Ilmu Hukum dan Politik, vol. 2, no. 1, hlm. 198–208, Mar 2024, doi: 10.51903/perkara.v2i1.1633.
M. S. Suat, “PUTUSAN MAHKAMAH KONSTITUSI YANG DISERTAI DENGAN PENDAPAT HAKIM BERBEDA (DISSENTING OPINION) DALAM PEMENUHAN PRINSIP-PRINSIP KEADILAN,” Jurnal Al-Qodiri?: Jurnal Pendidikan, Sosial, dan Keagamaan, vol. 20, no. 3, Jan 2023, doi: 10.53515/qodiri.
S. Riskawati, “RASIO DECIDENDI PUTUSAN MAHKAMAH KONSTITUSI NOMOR 18/PUU-XVII/2019 DAN PERUBAHAN KONSTRUKSI NORMA EKSEKUSI DAN WANPRESTASI DALAM SISTEM HUKUM INDONESIA,” ACTA DIURNAL Jurnal Ilmu Hukum Kenotariatan, vol. 5, no. 1, Des 2021, doi: 10.23920/acta.v5i1.613.
R. Asmara, M. Febrian Ardiansyah, dan M. Anshori, “Analisa Sentiment Masyarakat terhadap Pemilu 2019 berdasarkan Opini di Twitter menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” JURNAL INOVTEK POLBENG - SERI INFORMATIKA, vol. 5, no. 2, 2020, [Daring]. Tersedia pada: www.kominfo.go.id
O. Manullang dan C. Prianto, “Analisis Sentimen dalam Memprediksi Hasil Pemilu Presiden dan Wakil Presiden?: Systematic Literature Review,” Jurnal Informatika dan Teknologi Komputer, vol. 4, no. 2, hlm. 104–113, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejurnalunsam.id/index.php/jicom/
S. Puad dan A. Susilo Yuda Irawan, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT PADA TWITTER TERHADAP PEMILIHAN UMUM 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” 2023.
A. Azzawagama Firdaus, A. Yudhana, dan I. Riadi, “ANALISIS SENTIMEN PADA PROYEKSI PEMILIHAN PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 2, hlm. 236–245, 2023, doi: 10.51454/decode.v3i2.172.
M. R. Fais Sya’ bani, U. Enri, dan T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 Dengan Algoritme Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 2, hlm. 265, Apr 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.
Ardiansyah R, “ANALISIS SENTIMEN CALON PRESIDEN DAN WAKIL PRESIDEN PERIODE 2019-2024 PASCA DEBAT PILPRES DI TWITTER,” ScientiCO?: Computer Science and Informatics Journal, vol. 2, no. 1, 2019.
R. A. Putra dan W. Pramusinto, “PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) ANALISIS SENTIMEN TWEET PADA ELEKTABILITAS BAKAL CALON PRESIDEN 2024,” Jakarta, Agu 2023.
A. Wibowo, F. Noor Hasan, L. Akbar Ramadhan, R. Nurhayati, dan A. Wibowo, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Keefektifan Pembelajaran Daring Selama Pandemi COVID-19 Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Asiimetrik: Jurnal Ilmiah Rekayasa Dan Inovasi, vol. 4, no. 2, hlm. 239–248, Jul 2022.
V. Fitriyana dkk., “Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Jamsostek Mobile Menggunakan Metode Support Vector Machine,” 2023.
L. A. Pramesti dan N. Pratiwi, “Analisis Sentimen Twitter Terhadap Program MBKM Menggunakan Decision Tree dan Support Vector Machine,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 4, no. 4, hlm. 1145–1154, Jul 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3807.
G. A. Mursianto, D. Widiyanto, dan B. T. Wahyono, “Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Pada Aplikasi Google Classroom Menggunakan Metode SVM Dan Seleksi Fitur PSO,” Informatik: Jurnal Ilmu Komputer, vol. 18, no. 3, Des 2022.
C. Leto, D. Sujana, V. Septiana, W. Mahmudin, dan M. Ridwan, BUKU TEKS KONSEP DATA MINING DAN PENERAPAN. Bandarlampung: CV. Keranjang Teknologi Media, 2023.
S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, dan S. Al Faraby, “Pengaruh Text Preprocessing terhadap Analisis Sentimen Komentar Masyarakat pada Media Sosial Twitter (Studi Kasus Pandemi COVID-19),” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 5, no. 2, hlm. 406, Apr 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
D. Normawati dan S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” 2021.
G. Radiena dan A. Nugroho, “ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK PADA ULASAN APLIKASI KAI ACCESS MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi (JUKANTI), vol. 6, no. 1, Apr 2023.
I. Oktavia dan A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Tools Artificial Intelligence (AI) Berdasarkan Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 8, no. 2, hlm. 777–787, Apr 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7524.
B. Bayu Baskoro dkk., “Analisis Sentimen Pelanggan Hotel di Purwokerto Menggunakan Metode Random Forest dan TF-IDF (Studi Kasus: Ulasan Pelanggan Pada Situs TRIPADVISOR),” Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications, vol. 3, no. 2, hlm. 21–29, Mei 2021, doi: 10.20895/INISTA.V3I2.
S. D. I. Mau, I. Sembiring, dan H. Purnomo, “Analisis Pengguna Media Sosial Terhadap Isu UU Cipta Kerja Menggunakan SNA dan Naive Bayes,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 1, hlm. 149–155, Jun 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1610.
D. Pratmanto, F. F. D. Imaniawan, dan V. Maarif, “ANALISIS SENTIMEN PADA ULASAN PENGGUNA APLIKASI IDENTITAS KEPENDUDUKAN DIGITAL DENGAN METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST,” Computatio: Journal of Computer Science and Information Systems, vol. 7, no. 2, hlm. 151–161, 2023.
C. R. Andreansyach, T. S. Fardiansyah, D. Apriani, dan A. Sani, “Prediksi Persentase Kelulusan Mahasiswa STMIK Widuri Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JBPI-Jurnal Bidang Penelitian Informatika , vol. 1, no. 2, hlm. 75–84, Jun 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi
H. Paul, A. S. Wiguna, dan H. Santoso, “PENERAPAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI JENIS MOBIL TERLARIS BERDASARKAN PRODUKSI DI INDONESIA,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 1, Des 2023.
F. Fathonah dan A. Herliana, “Penerapan Text Mining Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Covid - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Sains dan Informatika, vol. 7, no. 2, hlm. 155–164, Des 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
C. F. Hasri dan D. Alita, “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN TERHADAP DAMPAK VIRUS CORONA DI TWITTER,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 3, no. 2, hlm. 145–160, 2022, [Daring]. Tersedia pada: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika
M. R. A. Surya, Martanto, dan U. Hayati, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA OVO MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES PADA GOOGLE PLAY STORE,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 3, Jun 2024.
A. Fatunnisa dan H. Marcos, “Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Siswa SMK Teknik Komputer Menggunakan Algoritma Random Forest,” Jurnal Manajemen Informatika (JAMIKA), vol. 14, no. 1, hlm. 101–111, Apr 2024, doi: 10.34010/jamika.v14i1.12114.
I. B. G. Sarasvananda, D. Selivan, M. L. Radhitya, dan I. N. T. A. Putra, “Analisis Sentimen Pada Pembelajaran Daring Di Indonesia Melalui Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” SINTECH (Science and Information Technology) Journal, vol. 5, no. 2, Okt 2022, [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.31598
P. R. Alvita Wagiswari D, I. Susilawati, A. Witanti, P. Studi Informatika, F. Teknologi Informasi, dan U. Mercu Buana Yogyakarta, “Analisis Sentimen pada Komentar Aplikasi MyPertamina dengan Metode Multinomial Naïve Bayes,” Yogyakarta, 2023.
Bila bermanfaat silahkan share artikel ini
Berikan Komentar Anda terhadap artikel Analisis Sentimen Masyarakat Sebelum Dan Sesudah Terpilihnya Gibran Sebagai Cawapres Prabowo Menggunakan Naïve Bayes
ARTICLE HISTORY
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Alfito Gaizka, Achmad Rizal Dzikrillah, Estu Sinduningrum
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (Refer to The Effect of Open Access).
