Analisis Sentimen Popularitas Capres dan Pilpres pada Media Sosial Twitter: Perbandingan Algoritma SVM, KNN, dan Naïve Bayes

Authors

  • Rojakul Rojakul Universitas Budi Luhur
  • Sumardianto Sumardianto Universitas Budi Luhur
  • Arief Wibowo Universitas Budi Luhur

DOI:

https://doi.org/10.62411/tc.v23i2.10135

Keywords:

Capres dan Pilpres

Abstract

Untuk memaham bagamana tokoh publk dpersepskan dan drespon oleh masyarakat d era meda sosial, analsis sentimen sangat berguna. Ini terutama berlaku karena popularitas tokoh publik meningkat di era meida sosial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengatasi masalah tersebut dan memberikan pemahaman yang bermanfaat tentang bagiamana masyarakat bertindak terhadap pemlhan presiden dan capres yang saat ini sangat diperdebatkan di medai sosial, serta bagiamana hal tu berdampak pada opn publk secara keseluruhan, khususnya d Twtter. Stud n bertujuan untuk mengkategorkan tweet emosonal ke dalam kategor postf atau negatf dengan menggunakan algortma pembagan terstruktur sepert Support Vector Machnes (SVM), Nave Bayes (NB), dan K-Nearest Neghbor. Hasl pengujan menunjukkan bahwa algortma NB memlk tngkat akuras 94,62% dan press 100%, mengalahkan SVM dan K-NN dalam menyelesakan kasus kepercayaan.

References

D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.

A. Anjani, A. Chamid, and A. Murti, “Analisis Sentimen Kaum LGBT pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JTINFO J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 1–8, 2022.

M. I. Fikri, T. S. Sabrila, and Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” Smatika J., vol. 10, no. 02, pp. 71–76, 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.

D. R. Berliana and B. Santoso, “Elektabilitas Ridwan Kamil Dan Anies Baswedan Dalam Simulasi Pilpres 2024 Di Twitter (Analisis Jaringan Media Sosial Dan Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap #Ridwankamil Dan #Aniesbaswedan),” Mediakom J. Ilmu Komun., vol. 6, no. 2, pp. 150–162, 2022, doi: 10.35760/mkm.2022.v6i2.6962.

F. Fathonah and A. Herliana, “Penerapan Text Mining Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Covid - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sains dan Inform., vol. 7, no. 2, pp. 155–164, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.

M. R. Fais Sya’ bani, U. Enri, and T. N. Padilah, “Analisis Sentimen Terhadap Bakal Calon Presiden 2024 Dengan Algoritme Naïve Bayes,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 2, p. 265, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3989.

F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019, [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/3487/1883

D. Muhidin and A. Wibowo, “Perbandingan Kinerja Algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor Terhadap Analisis Sentimen Kebijakan New Normal,” STRING (Satuan Tulisan Ris. dan Inov. Teknol., vol. 5, no. 2, p. 153, 2020, doi: 10.30998/string.v5i2.6715.

A. P. Nardilasari, A. L. Hananto, S. S. Hilabi, T. Tukino, and B. Priyatna, “Analisis Sentimen Calon Presiden 2024 Menggunakan Algoritma SVM Pada Media Sosial Twitter,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 8, no. 1, p. 11, 2023, doi: 10.31328/jointecs.v8i1.4265.

F. A. Rohmansyah, B. Bintoro, and I. Santoso, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENERAPAN SISTEM GANJIL GENAP MENGGUNAKAN METODE K - NEAREST NEIGHBOR,” vol. 7, no. 2, pp. 165–169, 2023.

Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo, vol. 10, pp. 1–7, 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.

M. R. A. Nasution and M. Hayaty, “Perbandingan Akurasi dan Waktu Proses Algoritma K-NN dan SVM dalam Analisis Sentimen Twitter,” J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 226–235, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.5129.

A. L. Hananto, B. Priyatna, and A. Y. Rahman, “Penerapan Algoritma Djikstra Pada Sistem Monitoring Petugas Lapangan Pemkab Bekasi Berbasis Android,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 4, no. 3, p. 95, 2019, doi: 10.31328/jointecs.v4i3.1078.

Downloads

Published

2024-05-18

Issue

Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024

Section

Articles

License

Penulis yang mempublikasikan artikelnya dalam jurnal ini setuju dengan ketentuan berikut :


  1. Hak cipta tetap pada penulis dan memberikan hak kepada jurnal Techno.Com sebagai prioritas pertama untuk mempublikasikan artikelnya dengan lisensi Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan artikel untuk dapat dibagikan dengan pengakuan terhadap penulis artikel dan jurnal ini sebagai tempat publikasinya.
  2. Penulis dapat mendistribusikan publikasi artikelnya secara non-eksklusif (contoh : pada repository universitas atau pada buku) dengan pemberitahuan atau pengakuan publikasi di jurnal Techno.Com.
  3. Penulis diijinkan untuk mencantumkan karyanya secara online (misal : di website pribadi atau di repository universitas) sebelum dan sesudah proses pengiriman (lihat The Effect of Open Access).