ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENGANGKATAN PRABOWO SUBIANTO SEBAGAI PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA DARI PLATFORM MEDIA SOSIAL X DENGAN METODE NAIVE BAYES

• ZAIDAN BAYU PRASETYO

---

ABSTRAK

ABSTRAK

Zaidan Bayu Prasetyo (12200185), “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENGANGKATAN PRABOWO SUBIANTO SEBAGAI PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA DARI PLATFORM MEDIA SOSIAL X DENGAN METODE NAIVE BAYES”.

Pengembangan teknologi informasi, khususnya media sosial, telah mengubah cara orang berinteraksi dan berkomunikasi satu sama lain. Pada tahun 2024, X, platform media sosial terpopuler di Indonesia dengan lebih dari 24,69 juta pengguna, menjadi tempat utama bagi masyarakat untuk berbagi opini, termasuk tentang masalah politik. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengevaluasi persepsi masyarakat tentang pengangkatan Prabowo Subianto sebagai Presiden Republik Indonesia, berdasarkan komentar yang dia buat di X dari 1 Oktober hingga 31 Oktober 2024. Sebanyak 1.500 data komentar dikumpulkan dengan teknik scraping dan kemudian diklasifikasikan dengan metode Naive Bayes. Analisis mencakup pre-processing data (cleaning, tokenisasi, dan stemming), visualisasi data, dan evaluasi model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, dan skor F1. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 1.357 komentar positif dan 339 komentar negatif didistribusikan, dengan akurasi model 83,52%. Namun, ketidakseimbangan jumlah data antara sentimen positif dan negatif menyebabkan hasil klasifikasi tidak konsisten. Studi ini menemukan bahwa teknik Naive Bayes efektif untuk analisis sentimen, tetapi hasilnya dapat diperbaiki dengan menggunakan metode lain dan data yang lebih seimbang

KATA KUNCI

Metode Naïve Bayes

---

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR PUSTAKA

[1] D. A. Rabbani and F. U. Najicha, “Pengaruh Perkembangan Teknologi terhadap Kehidupan dan Interaksi Sosial Masyarakat Indonesia,”

[2]A. Rakhmaniar, “Pengaruh Media Sosial Terhadap Keterampilan Komunikasi Interpersonal Pada Remaja Kota Bandung (Jurnal 25),”

[3]      S. F. Tahir and C. A. Sugianto, “Optimasi Naive Bayes Menggunakan Algoritma Genetika Pada Klasifikasi Komentar Cyberbullying Pada Media Sosial X,”

[4]      M. Yusrizal and T. B. Sasongko, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Presiden dan Calon Presiden Terpilih 2024 Menggunakan Naïve Bayes,”

[5]      A. Nugroho and Y. Religia, “Analisis Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,”

[6]      F. F. Rachman and S. Pramana, “Analisis Sentimen Pro dan Kontra Masyarakat Indonesia tentang Vaksin COVID-19 pada Media Sosial Twitter,”

[7]      C. F. Hasri and D. Alita, “Penerapan Metode NaãVe Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,”

[8]      S. Ulya, A. Ridwan, W. Cholid Wahyudin, and F. M. Hana, “Text Mining Sentimen Analisis Pengguna Aplikasi Marketplace Tokopedia Berdasar Rating dan Komentar Pada Google Play Store,”

[9]      S. Khomsah and A. S. Aribowo, “Model Text-Preprocessing Komentar Youtube Dalam Bahasa Indonesia,”

[10]    E. Fauziningrum, M. Pd and M. P. Encis Indah Suryaningsih, S.T., “Evaluasi Dan Prediksi Penguasaan Bahasa Inggris Maritim Menggunakan Metode Decision Tree Dan Confusion Matrix (Studi Kasus Di Universitas Maritim Amni),”

[11]    Edwin Febrywinata, “Pengenalan Dan Klasifikasi Jenis Buah Menggunakan Metode CNN Secara Sederhana Dengan Menggunakan Google Colab,”

[12]    F. Meila, A. Sofyan, N. Sulistiyowati, and A. Voutama, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP RESPON PERUBAHAN NAMA TWITTER MENJADI ‘ X ’ MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER,”

[13]    K. Anwar, “Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,”

[14]    M. Arvyantomo, N. Ratama, and K. Kunci, “Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia Terhadap Invasi Russia Di Ukraina Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada Media Sosial Facebook,”

[15]    R. A. Sitorus and I. Zufria, “Application of the Naïve Bayes Algorithm in Sentiment Analysis of Using the Shopee Application on the Play Store,”

[16]    A. Erfina and M. R. N. R. Alamsyah, “Implementation of Naive Bayes classification algorithm for Twitter user sentiment analysis on ChatGPT using Python programming language,”

[17]    S. Syahrullah and K. Nurwijayanti, “Klasifikasi Diagnosa Penyakit Diabetes Dengan Metode Naive Bayes Berbasis Web,” J. Kecerdasan Buatan dan Teknol. Inf., vol. 2, no. 3, pp. 115–121, 2023, doi: 10.69916/jkbti.v2i3.35.

[18]    M. Prof. Dr. H.M. Sidik Priadana and M. M. Ch. Denok Sunarsi, S.Pd., METODE PENELITIAN KUANTITATIF, vol. 11, no. 1. 2021.