Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes

Panji Al Muqsith Prasetyo, Arief Hermawan
{"title":"Analisis sentimen twitter terhadap pemilihan presiden menggunakan algoritma naïve bayes","authors":"Panji Al Muqsith Prasetyo, Arief Hermawan","doi":"10.37373/infotech.v4i2.863","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Tahun 2024 esok merupakan akhir dari masa kepemimpinan presiden Joko Widodo yang mana menjadi penentu dari presiden selanjutnya. Saat ini masyarakat indonesia sedang heboh dengan maraknya calon presiden dan calon wakil presiden yang sudah ditentukan. Capres-cawapres saat ini yang dapat dipastikan akan berkompetisi di ajang pemilihan presiden antara lain Ganjar-Mahfud, Prabowo-Gibran, dan Anies-Cak imin.  Berbagai komentar dari banyaknya platform internet seperti sosial media khususnya media sosial Twitter atau X menjadi tempat menuai opini dan reaksi terhadap ketiga capres-cawapres tersebut. Ini menjadi masalah bagi masyarakat yang kurang literasi dalam kebahasaan dan literasi digital, mereka akan mudah terpancing serta tergiring oleh opini dari netizen yang memiliki literatur lebih baik. Dengan munculnya masalah tersebut, maka dikembangkan sistem sentimen analisis ini yang menjadi salah satu platform untuk menentukan memiliki sifat apa komentar tersebut secara otomatis. Sifat dari komentar umumnya dibagi menjadi 3, yaitu netral, positif, dan negatif. Ditambah, dengan metode crawling menggunakan API dari X (Twitter) akan mempermudah dalam mengumpulkan dataset komentar dengan lebih fleksibel. Dari hasil crawling ini, didapat komentar sebanyak 540. Metode lain yang akan digunakan untuk proses sentimen analisis ini yaitu algoritma naive bayes dengan tipe multinomialNB. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 85% dengan precision 86.54%, recall 85%, dan f1-score sebesar 85% dimana hasil ini menggunakan skenario test_size sebesar 0.2 yang menjadi skenario paling baik dalam pembangunan model","PeriodicalId":416502,"journal":{"name":"INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi","volume":"16 9","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37373/infotech.v4i2.863","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Tahun 2024 esok merupakan akhir dari masa kepemimpinan presiden Joko Widodo yang mana menjadi penentu dari presiden selanjutnya. Saat ini masyarakat indonesia sedang heboh dengan maraknya calon presiden dan calon wakil presiden yang sudah ditentukan. Capres-cawapres saat ini yang dapat dipastikan akan berkompetisi di ajang pemilihan presiden antara lain Ganjar-Mahfud, Prabowo-Gibran, dan Anies-Cak imin.  Berbagai komentar dari banyaknya platform internet seperti sosial media khususnya media sosial Twitter atau X menjadi tempat menuai opini dan reaksi terhadap ketiga capres-cawapres tersebut. Ini menjadi masalah bagi masyarakat yang kurang literasi dalam kebahasaan dan literasi digital, mereka akan mudah terpancing serta tergiring oleh opini dari netizen yang memiliki literatur lebih baik. Dengan munculnya masalah tersebut, maka dikembangkan sistem sentimen analisis ini yang menjadi salah satu platform untuk menentukan memiliki sifat apa komentar tersebut secara otomatis. Sifat dari komentar umumnya dibagi menjadi 3, yaitu netral, positif, dan negatif. Ditambah, dengan metode crawling menggunakan API dari X (Twitter) akan mempermudah dalam mengumpulkan dataset komentar dengan lebih fleksibel. Dari hasil crawling ini, didapat komentar sebanyak 540. Metode lain yang akan digunakan untuk proses sentimen analisis ini yaitu algoritma naive bayes dengan tipe multinomialNB. Penelitian ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 85% dengan precision 86.54%, recall 85%, dan f1-score sebesar 85% dimana hasil ini menggunakan skenario test_size sebesar 0.2 yang menjadi skenario paling baik dalam pembangunan model
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
使用天真贝叶斯算法对总统选举进行推特情感分析
2024 年是佐科-维多多总统任期的最后一年,届时将决定下一任总统的人选。目前,印尼人民对已经确定的总统和副总统候选人的崛起感到兴奋。目前肯定会参加总统选举的总统和副总统候选人包括甘加-马哈福德、普拉博沃-吉卜兰和阿尼-查克-伊明。 许多互联网平台,如社交媒体,尤其是推特或 X 社交媒体上的各种评论,已成为对三位总统候选人的意见和反应的集散地。这对于缺乏语言素养和数字素养的人来说是个问题,他们很容易被文学素养较高的网民的观点所激怒和引导。随着这些问题的出现,情感分析系统应运而生,成为自动判断评论性质的平台之一。评论的性质一般分为三种,即中性、正面和负面。此外,利用 X(Twitter)的 API 进行抓取的方法可以更灵活地收集评论数据集。从这次抓取的结果中,我们获得了 540 条评论。情感分析过程中使用的另一种方法是多项式 NB 类型的 naive bayes 算法。这项研究得出的准确率为 85%,其中精确度为 86.54%,召回率为 85%,f1 分数为 85%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Sistem informasi monitoring kelayakan dan perawatan kendaraan angkutan barang pada PT Mitra Gemah Sentosa Jakarta berbasis website Implementasi e-voting dalam pemilihan lurah di kabupaten sleman: ditinjau melalui perspektif dynamic governance Pengaruh e-recruitment, reputasi perusahaan, dan persepsi pencari pekerjaan terhadap minat melamar kerja (studi kasus pada generasi z solo raya) Clustering daerah rawan stunting di Jawa Barat menggunakan algoritma K-Means Aplikasi augmented reality pengenalan olahraga bola berbasis android
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1