ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PEMERINTAH DI ERA KABINET PRABOWO SUBIANTO BERDASARKAN SOSIAL MEDIA X MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER
DOI:
https://doi.org/10.46576/djtechno.v7i2.9459Abstract
Kebijakan awal pemerintahan Kabinet Prabowo Subianto memicu beragam opini masyarakat di media sosial X, namun opini tersebut belum terklasifikasi ke dalam polaritas sentimen sehingga sulit dijadikan bahan evaluasi. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan dan mengevaluasi algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap pemerintahan Kabinet Prabowo Subianto ke dalam kelas positif, negatif, dan netral. Sebanyak 587 tweet dikumpulkan melalui teknik scraping sejak 20 Oktober 2024, kemudian diproses melalui enam tahap text preprocessing, dilabeli otomatis menggunakan InSet Lexicon, dan dibobotkan dengan TF-IDF yang menghasilkan 317 fitur. Data dibagi 70:30 secara stratified menjadi 410 data latih dan 177 data uji, lalu diklasifikasikan menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan Laplace smoothing α=1,0. Hasil pelabelan menunjukkan dominasi sentimen negatif sebesar 55,7% (327 tweet), diikuti netral 30,7% (180 tweet) dan positif 13,6% (80 tweet). Model memperoleh akurasi 61,58% dengan presisi weighted 60,39%, recall weighted 61,58%, dan F1-score weighted 55,60%. Ketidakseimbangan kelas menyebabkan model bias terhadap kelas negatif, sehingga penyeimbangan data disarankan pada penelitian berikutnya.
References
N. I. Purnamasari and A. Wijanarko, "Peran buzzer politik Ganjar-Mahfud dalam pembentukan opini publik di media sosial X," Warta Ikatan Sarjana Komunikasi Indonesia, vol. 7, no. 2, 2024, doi: 10.25008/wartaiski.v7i2.290.
F. Naufal Rahman and S. Lestari, "Analisis sentimen masyarakat terhadap pemerintah di era Kabinet Joko Widodo berdasarkan sosial media X menggunakan Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN)," J. Inf. Technol. Comput. Sci. (INTECOMS), vol. 7, no. 5, 2024.
Humas Sekretariat Kabinet, "Presiden Prabowo Subianto umumkan susunan Kabinet Merah Putih di Istana Merdeka," 2024. [Online]. Available: https://setkab.go.id/presiden-prabowo-subianto-umumkan-susunan-kabinet-merah-putih-di-istana-merdeka-jakarta/
Sekretariat Presiden, "Presiden Prabowo Subianto umumkan Kabinet Merah Putih periode 2024-2029," 2024. [Online]. Available: https://www.presidenri.go.id/siaran-pers/presiden-prabowo-subianto-umumkan-kabinet-merah-putih-periode-2024-2029/
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, 2020.
Y. A. Singgalen, "Analisis sentimen wisatawan melalui data ulasan Candi Borobudur di Tripadvisor menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier," Building Informatics, Technol. Sci. (BITS), vol. 4, no. 3, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2486.
E. E. Amelia and I. Yustiana, "Analisis sentimen pada ulasan produk UNIQLO dengan algoritma Naive Bayes," J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI), vol. 8, no. 1, 2024.
D. S. Nugroho, I. F. Hanif, M. A. Hasbi, F. Fredianto, A. M. Saputra, and R. Zildjian, "Analisis sentimen dugaan pelanggaran Pemilu 2024 berdasarkan tweet menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier," MALCOM: Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1169-1176, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i3.1496.
Y. Afrillia, L. Rosnita, and D. Siska, "Analisis sentimen pengguna Twitter terhadap isu kesetaraan gender dalam penerapan Permendikbudristek Nomor 30 Tahun 2021 menggunakan TextBlob," J. Informatics Comput. Sci., vol. 8, no. 2, 2022.
Nurdin, M. Suhendri, Y. Afrilia, and Rizal, "Klasifikasi karya ilmiah (tugas akhir) mahasiswa menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC)," SISTEMASI: J. Sist. Inf., 2021.
M. I. Raif, N. N. Hidayati, and T. Matulatan, "Otomatisasi pendeteksi kata baku dan tidak baku pada data Twitter berbasis KBBI," J. Teknol. Inf. Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 337-348, 2024, doi: 10.25126/jtiik.20241127404.
M. Fernanda and N. Fathoni, "Perbandingan performa labeling lexicon InSet dan VADER pada analisa sentimen Rohingya di aplikasi X dengan SVM," J. Informatika dan Sains Teknol., vol. 1, no. 3, pp. 62-76, 2024, doi: 10.62951/modem.v1i3.112.
D. Pratiwi, N. Khoerani, and S. Sari, "Analisis sentimen terhadap kebijakan subsidi pembelian kendaraan bertenaga listrik di Indonesia menggunakan pendekatan InSet Lexicon dan metode Support Vector Machine," J. Teknol. Inf. Ilmu Komput., vol. 12, no. 6, pp. 1303-1314, 2025.
S. Khairunnisa, A. Adiwijaya, and S. Al Faraby, "Pengaruh text preprocessing terhadap analisis sentimen komentar masyarakat pada media sosial Twitter (studi kasus pandemi COVID-19)," J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 406, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2835.
Y. A. Prasetyo, E. Utami, and A. Yaqin, "Pengaruh komposisi split data terhadap performa akurasi analisis sentimen algoritma Naïve Bayes dan SVM," J. Electr. Eng. Comput. (JEECOM), vol. 6, no. 2, 2024, doi: 10.33650/jeecom.v4i2.
H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, "Penerapan metode Naive Bayes untuk klasifikasi pelanggan," J. Teknol. Inf. Komun. (TIKomSiN), vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
D. Normawati and S. A. Prayogi, "Implementasi Naïve Bayes Classifier dan confusion matrix pada analisis sentimen berbasis teks pada Twitter," J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI), vol. 5, no. 2, 2021.
A. Undap, A. Sambul, and S. Pakpahan, "Analisis sentimen situs pembajak artikel penelitian menggunakan metode Lexicon-Based," J. Tek. Inform., 2021.
B. A. Santoso, I. Nugroho, and D. U. Asyfiya, "Perbandingan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Random Forest untuk analisis sentimen komentar politik YouTube," TIN: Terapan Inform. Nusantara, vol. 6, no. 4, 2025, doi: 10.47065/tin.v6i4.8326.
A. Atikah Putri, S. Agustian, and R. Abdillah, "Penerapan metode Logistic Regression untuk klasifikasi sentimen pada dataset Twitter terbatas," J. Sist. Inf., vol. 7, no. 1, 2025.
V. A. Sulistiani and M. Hamka, "Analisis sentimen pengguna media sosial terhadap Identitas Kependudukan Digital menggunakan metode Support Vector Machine (SVM)," J. Inf. Syst. Res. (JOSH), vol. 5, no. 4, pp. 1312-1322, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i4.5211.
D. Pramudita, Y. Akbar, and T. Wahyudi, "Analisis sentimen terhadap program Kartu Indonesia Pintar Kuliah pada media sosial X menggunakan algoritma Naive Bayes," MALCOM: Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1420-1430, 2024, doi: 10.57152/malcom.v4i4.1565.
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.
D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, "Penerapan algoritma Naive Bayes untuk analisis sentimen review data Twitter BMKG Nasional," J. Teknoinfo, vol. 15, no. 1, 2021.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi
- Hak Cipta atas naskah-naskah karya ilmiah di dalam Jurnal ini dipegang oleh Penulis.
- Penulis menyerahkan hak saat pertama kali mempublikasi Naskah karya ilmiahnya dan secara bersamaan Penulis memberikan izin/lisensi dengan mengacu pada Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License kepada pihak lain untuk menyebarkan karya ilmiahnya tersebut dengan tetap mencantumkan penghargaan bagi penulis dan Djtechno sebagai media Publikasi pertama atas karya tersebut.
- Hal-hal yang berkaitan dengan non-eksklusivitas pendistribusian Jurnal yang menerbitkan karya ilmiah penulis dapat diperjanjikan secara terpisah (contoh: permintaan untuk menempatkan karya yang dimaksud pada perpustakaan suatu institusi atau menerbitkannya sebagai buku) dengan Penulis sebagai salah satu pihak perjanjian dan dengan penghargaan pada Djtechno sebagai media publikasi pertama atas karya dimaksud.
- Penulis dapat dan diharapkan untuk mengumumkan karyanya secara online (misalnya pada Repositori atau pada laman Organisai/Institusinya) sejak sebelum dan selama proses pengumpulan naskah, sebab upaya tersebut dapat meningkatkan pertukaran citasi lebih awal dan dengan cakupan yang lebih luas.
