Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Terhadap Pemilihan Presiden 2024

Penulis

  • Alga Prananda Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
  • Elin Haerani Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
  • Muhammad Fikry Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau
  • Febi Yanto Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

DOI:

https://doi.org/10.32832/krea-tif.v11i2.15364

Abstrak

Salah satu sarana masyarakat untuk memberikan pendapat atau opini adalah menggunakan media sosial, khususnya youtube. Pada penelitian ini berfokus melakukan analisis sentimen terhadap Pemilihan Presiden 2024 dengan tiga kelas dan 2000 data opini, mendapatkan 875 kelas positif, 577 negatif, dan 548 netral. Tahapan penelitian melibatkan pengumpulan data, pre-processing (case folding, tokenizing, filtering, stemming), klasifikasi, pengujian, dan evaluasi. Juga melakukan perbandingan antara metode Naive Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM), menunjukkan bahwa SVM mendapat akurasi lebih baik dari NBC di setiap tipe pembagian kelas. Selain itu, hasil analisis sentimen menggunakan empat kata kunci menunjukkan dominasi sentimen positif terhadap Anies Baswedan (80.54%), Prabowo Subianto (64.76%), Calon Presiden secara umum (33.91%), dan Ganjar Pranowo (36.17%). Sentimen negatif cenderung tinggi untuk Ganjar Pranowo (51.42%) dan Prabowo Subianto (25.99%), sementara Anies Baswedan dan Calon Presiden memiliki tingkat sentimen negatif yang lebih rendah (16.53% dan 25.22%). Sentimen netral tercatat pada Prabowo Subianto (9.25%), Ganjar Pranowo (12.41%), Calon Presiden secara umum (40.87%), dan Anies Baswedan (2.93%).

Unduhan

Diterbitkan

2023-12-17

Cara Mengutip

Prananda, A., Haerani, E., Fikry, M., & Yanto, F. (2023). Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine dalam Analisis Sentimen Terhadap Pemilihan Presiden 2024. Krea-TIF: Jurnal Teknik Informatika, 11(2), 84–94. https://doi.org/10.32832/krea-tif.v11i2.15364

Terbitan

Vol 11 No 2 (2023)

Bagian

Articles

Lisensi

Hak Cipta (c) 2023 Alga Prananda, Elin, Fikry, Febi

Creative Commons License

Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Penulis yang menerbitkan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

  • Penulis memiliki hak cipta dan memberikan hak jurnal untuk publikasi pertama dengan karya yang secara simultan dilisensikan yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepengarangan karya dan publikasi awal dalam jurnal ini.
  • Penulis dapat membuat perjanjian kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan atas publikasi awalnya di jurnal ini.
  • Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting pekerjaan mereka secara online (misalnya, dalam repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menyebabkan pertukaran yang produktif, serta kutipan yang lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan.

 

Biaya Publikasi

Jurnal Krea-TIF memiliki biaya publikasi Artikel, dengan

Biaya per Artikel : Rp 350.000

Bank Transfer : CIMB Niaga Syariah 761998938200 an GIBTHA FITRI LAXMI

Penulis diharuskan membayar biaya publikasi sebagai biaya pengajuan untuk berkontribusi dalam pembiayaan proses review dan editing.

*Jika Anda tidak memiliki dana untuk membayar biaya tersebut, Anda akan memiliki kesempatan untuk membebaskan setiap biaya. Kami tidak ingin ada biaya untuk mencegah publikasi karya yang layak. Melalui proses seleksi kelayakan tentunya.