Persepsi Publik Terhadap Perpindahan Ibu Kota Ke IKN Berdasarkan Analisis Sentimen X Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Isi Artikel Utama
Abstrak
Perpindahan Ibu Kota Negara dari Jakarta ke Nusantara (IKN) menjadi topik yang menimbulkan beragam reaksi di kalangan masyarakat. Berbagai opini publik disampaikan melalui platform media sosial X (sebelumnya Twitter), sehingga menjadi sumber data penting untuk menganalisis sentimen masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naïve Bayes Classifier dalam menganalisis sentimen publik terhadap perpindahan IKN serta mengevaluasi tingkat akurasinya menggunakan Confusion Matrix. Data dikumpulkan melalui proses web crawling pada platform X dengan kata kunci "ikn", yang menghasilkan 1.002 tweet yang relevan. Data kemudian diproses melalui tahapan preprocessing menggunakan Python, meliputi lowercase, penghapusan tanda baca, tokenizing, stopword removal, dan stemming, serta perhitungan nilai TF-IDF untuk membentuk fitur. Setelah tahap augmentasi, jumlah data bertambah menjadi 1.324, yang dibagi menjadi 75% data latih dan 25% data uji. Klasifikasi sentimen dilakukan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, dan pengujian dilakukan dengan metode black-box untuk memastikan fungsionalitas sistem berjalan sesuai rancangan. Evaluasi performa model menggunakan Confusion Matrix menghasilkan akurasi sebesar 92,47%, presisi 93,03%, recall 92,47%, dan f1-score 92,45%. Sistem yang dikembangkan berbasis web ini diharapkan dapat membantu pemerintah memahami opini masyarakat dan menyusun strategi komunikasi yang lebih efektif terkait kebijakan perpindahan IKN.
Unduhan
Rincian Artikel
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Penulis yang menerbitkan dengan Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi menyetujui persyaratan berikut:
- Penulis memegang hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Lisensi Atribusi Creative Commons yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
- Penulis dapat masuk ke dalam pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan publikasi awalnya di jurnal ini.
- Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Referensi
[1] O. P. Zusrotun, A. C. Murti, and R. Fiati, “Analisis Sentimen Terhadap Belajar Online pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 11, no. 3, pp. 310–319, Dec. 2022, doi: 10.23887/janapati.v11i3.49160.
[2] M. K. Anam, B. N. Pikir, and M. B. Firdaus, “Penerapan Naive Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen dan Pemeritah,” MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, pp. 139–150, Nov. 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1092.
[3] A. Muzaki and A. Witanti, “Sentiment Analysis Of The Community In The Twitter To The 2020 Election In Pandemic Covid-19 By Method Naive Bayes Classifier,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 2, no. 2, pp. 101–107, Mar. 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[4] S. Mulya, H. Sujaini, J. H. Hadari Nawawi, and K. Pontianak, “Analisis Sentimen Tren Olahraga di Masa Pandemi COVID-19 pada Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier (NBC),” Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 8, no. 2, pp. 284–291, 2022.
[5] L. E. Pradana and Y. Ruldeviyani, “Sentiment Analysis of Nanovest Investment Application Using Naive Bayes Algorithm,” Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), vol. 12, no. 2, pp. 283–293, Jul. 2023, doi: 10.23887/janapati.v12i2.62302.
[6] W. Purbaratri, H. D. Purnomo, D. Manongga, I. Setyawan, and H. Hendry, “Sentiment Analysis of e-Government Service Using the Naive Bayes Algorithm,” MATRIK: Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 23, no. 2, pp. 441–452, Mar. 2024, doi: 10.30812/matrik.v23i2.3272.
[7] D. Purnamasari et al., Pengantar Metode Analisis Sentimen, 1st ed. Jawa Barat: Gunadarma Penerbit, 2023.
[8] Okfalisa, TF-IDF dan Naive Bayes Untuk Filtering dan Monitoring Diskusi Online, 1st ed. Riau: Al-Mujtahadah Press, 2016.
[9] Mustika et al., Data Mining dan Aplikasinya. Jawa Barat: Widina Bhakti Persada Bandung, 2021. [Online]. Available: www.penerbitwidina.com
[10] J. Han, J. Pei, and H. Tong, Data Mining Concepts and Techniques, 4th ed. United States: Morgan Kaufmann Publishers, 2023.
[11] A. A. Permana et al., Machine Learning, 1st ed. Padang: Global Eksekutif Teknologi, 2023. [Online]. Available: www.globaleksekutifteknologi.co.id
[12] A. Kurniawan and S. Waluyo, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Dalam Analisis Sentimen Pemindahan Ibukota Pada Twitter,” Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), Sep. 2022, [Online]. Available: https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
[13] F. Zamzami, R. Hidayat, and R. Fathonah, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier untuk Analisis Sentimen Komentar Twitter Proyek Pembagunan IKN,” Faktor Exacta, vol. 17, no. 1, pp. 45–57, May 2024, doi: 10.30998/faktorexacta.v17i1.22265.
[14] J. Dermawan, Yusra, M. Fikry, S. Agustian, and L. Oktavia, “Klasifikasi Sentimen Terhadap Topik Pindah Ibu Kota Negara Pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 5, no. 3, pp. 600–610, Mar. 2024.
[15] S. D. Prasetyo, S. S. Hilabi, and F. Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” Jurnal KomtekInfo, vol. 10, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.
[16] R. A. Hakim, W. Gata, Z. P. A. Widodo, O. Kurniawan, and R. A. Syarif, “Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning Terhadap Sentimen Analis Pemindahan Ibu Kota Negara,” Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), vol. 7, no. 2, Feb. 2023, doi: 10.35870/jti.