Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook

Main Article Content

Eko Budi Santoso
Aryo Nugroho

Abstract

Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen terhadap calon presiden Indonesia tahun 2019 berdasarkan komentar publik di jejaring sosial Facebook. Selanjutnya akan melalui beberapa tahapan dalam melaukan analisis sentimen, antara lain adalah tahap pengumpulan data, data correction, preprocessing data, dan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier serta dilakukan asosiasi teks.


Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa calon presiden Joko Widodo didapatkan postingan sebanyak 40 data dan calon presiden Prabowo Subianto didapatkan 12 data postingan dengan pengumpulan data pada tanggal 17 april 2019 sampai 22 mei 2019. Dari data sebanyak 5.000 komentar yang dipilih secara acak dan melalui tahap preprocessing menghasilkan polaritas sentimen, Joko Widodo memeperoleh 85% untuk sentimen positif, 15% sentimen negatif. Sedangkan Prabowo Subianto memperoleh 76% sentimen positif, dan 24% sentimen negatif. Untuk hasil klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier memperoleh hasil tingkat akurasi sebesar 86,4%, serta kata yang berasosiasi dengan kata masyarakat terhadap Joko Widodo didapatkan kata upaya, mental, dan kondisi untuk sentimen positif dan kata pemerintahan, pembangunan, kelompok untuk sentimen negatif. Sedangkan yang berasosiasi dengan kata masyarakat terhadap Prabowo Subianto didapatkan kata sistem, berkomitmen, dan kritis untuk sentimen positif dan kata bodohi, kelayakan, diusung untuk sentimen negatif.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Santoso, E., & Nugroho, A. (2019). Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook. Jurnal Eksplora Informatika, 9(1), 60-69. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.254
Section
Articles

References

R. Hidayatillah, M. Hakam, and A. Nugroho, “Levels of Political Participation Based on Naive Bayes Classifier,” vol. 13, no. 1, pp. 73–82, 2019.

A. Nugroho, M. Noor, A. Azam, and S. Anam, “Pembangunan Aplikasi Community Messenger Sebagai Alat Interaksi Di Kalangan Generasi C,” vol. 2, no. 2, 2016.

A. Nugroho, S. Supeno, and M. H. Purnomo, “Visualizing Interaction in Catfiz Indonesian Messenger Using Graph Coloring Visualizing Interaction in Catfiz Indonesian Messenger Using Graph Coloring,” 2015.

B. Liu, Sentiment Analysis(Introduction and Survey) and Opinion Mining. 2012.

D. T. Larose, “Naive bayes estimation and bayesian networks,” in Data Mining Methods and Models, 2006.

R. Mccue, “A Comparison of the Accuracy of Support Vector Machine and Naive Bayes Algorithms In Spam Classification,” Univ. Calif. St. Cruz, pp. 1–17, 2009.

S. M. Weiss, N. Indurkhya, and T. Zhang, Fundamentals of Predictive Text Mining (Texts in Computer Science). 2010.

A. Akilan, “Text mining: Challenges and future directions,” 2nd Int. Conf. Electron. Commun. Syst. ICECS 2015, pp. 1679–1683, 2015.

E. W. Pamungkas and D. G. P. Putri, “An experimental study of lexicon-based sentiment analysis on Bahasa Indonesia,” Proc. - 2016 6th Int. Annu. Eng. Semin. Ina. 2016, pp. 28–31, 2017.

B. Rianto, “Implementasi dan perbandingan metode prapemprosesan pada analisis sentimen gubernur dki jakarta menggunakan metode support vector machine dan naive bayes.” Skripsi : Program Studi Ilmu Komputer FMIPA UGM Yogyakarta, 2016.

N. W. S. Saraswati, “Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machines Untuk Sentiment Analysis,” Semin. Nas. Sist. Inf. Indones., pp. 586–591, 2013.

M. N. Ulwan, “Pattern Recognition Pada Unstructured Data Teks Menggunakan Support Vector Machine Dan Association.” Skripsi: Program Studi Statistika Universitas Islam Indonesia, 2016.

Bustami, D. Abdullah, and Fadlisyah, Statistika : Terapannya di Informatika. 2014.

C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schütze, “An Introduction to Information Retrieval,” Cambridge Univ. Press, vol. 38, no. c, pp. 156–164, 2009.