PERSEPSI PUBLIK TERHADAP KEPEMIMPINAN FIRLI BAHURI DI KPK: PENDEKATAN SENTIMEN TWITTER DENGAN NAÏVE BAYES DAN SVM

Jimmy Julian Tono
Parjito Parjito


DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v10i2.6181

Abstract


Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) merupakan lembaga independen Indonesia yang bertujuan melakukan pemberantasan korupsi. Di bawah kepemimpinan Firli Bahuri (2019-2023), KPK menangani kasus besar di sektor infrastruktur dan keuangan, serta meluncurkan program pencegahan korupsi. Namun, kepemimpinannya diwarnai kontroversi, termasuk dugaan pelanggaran etik dan tuduhan korupsi, seperti kasus pemerasan terhadap Menteri Pertanian Syahrul Yasin Limpo. Untuk menganalisis respon masyarakat dengan menggunakan data Twitter, peneliti melakukan perbandingan dengan menggunakan metode pengklasifikasian Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Sebelum dilakukan perbandingan antara kedua model, penelitian ini terlebih dahulu melakukan proses optimasi SMOTE untuk mengatasi ketidakseimbangan data agar data minority dan data majority dapat memiliki jumlah data yang sama. Hasil dari perbandingan kedua model mendapatkan nilai algoritma Naïve bayes dengan akurasi 97% dan algoritma support vector machine dengan akurasi 100%, presisi 100%,  recall 100%, dan FI-score 100%. Jika dilihat pada perbandingan pada kedua model algoritma, dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM mampu melakukan proses analisis sentimen dengan sangat akurat pada setiap tahapannya dibandingkan dengan naïve bayes. Oleh karena itu, dalam penelitian ini terkait opini masyarakat di media sosial twitter terhadap kepemimpinan firli bahuri di kpk, dapat disimpulkan bahwa algoritma SVM menjadi pilihan yang lebih baik dibandingkan algoritma Naïve bayes.

Keywords


Analisis Sentimen; Naïve Bayes ;SVM;Firli Bahuri;KPK

Full Text:

PDF

Article Metrics :

References


R. Nooraeni, A. Fikri Fadhilah I, H. Dwi, S. Fatimatul, S. Pertiwi, and Y. Ronaldias, “Analisis Sentimen Data Twitter Mengenai Isu RUU KPK Dengan Metode Support Vector Machine (SVM),” Jurnal Paradigma, Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 22, no. 1, pp. 2579–3500, 2020, doi: 10.31294/p.v21i2.

N. Wayan Ayu Sekar Aprilia and A. Rahman Isnain, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Sentimen Terhadap Media Sosial Twitter dengan Kasus Kampanye Anti-Korupsi di Indonesia Menggunakan Naive Bayes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 8, no. 2, pp. 695–703, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7582.

Haris Fadhil, “Akhir Drama Firli Bahuri di KPK,” detikNews. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available: https://news.detik.com/berita/d-7114211/akhir-drama-firli-bahuri-di-kpk

Admin DPMPTSP, “Skandal Korupsi Ketua KPK: Firli Bahuri Tersangka Kasus Pemerasan Terhadap Mantan Menteri Pertanian,” https://dpmptsp.acehprov.go.id/berita/kategori/blog/delegitimasi-putusan-mk-perspektif-politik. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available: https://dpmptsp.acehprov.go.id/berita/kategori/blog/delegitimasi-putusan-mk-perspektif-politik

Siaran Pers, “Menanggapi Penetapan Tersangka Firli Bahuri dan Bukti Konkrit Pelemahan Agenda Pemberantasan Korupsi di Indonesia,” antikorupsi.org. Accessed: Jun. 14, 2024. [Online]. Available: https://www.antikorupsi.org/id/menanggapi-penetapan-tersangka-firli-bahuri-dan-bukti-konkrit-pelemahan-agenda-pemberantasan

M. I. Petiwi, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis Sentimen Gofood Berdasarkan Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, pp. 542–550, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3530.

R. R. Ratino, N. H. H. Hafidz, S. A. A. Anggraeni, and W. G. G. Gata, “Sentimen Analisis Informasi Covid-19 menggunakan Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” JUPITER: Jurnal Penelitian Ilmu dan Teknologi Komputer, vol. 12, no. 2, pp. 1–11, 2020, Accessed: Jun. 23, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.polsri.ac.id/index.php/jupiter/article/view/2388

P. Elisa and A. R. Isnain, “COMPARISON OF RANDOM FOREST, SUPPORT VECTOR MACHINE AND NAIVE BAYES ALGORITHMS TO ANALYZE SENTIMENT TOWARDS MENTAL HEALTH STIGMA,” Jurnal Teknik Informatika (Jutif), vol. 5, no. 1, pp. 321–329, 2024, Accessed: Jun. 23, 2024. [Online]. Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/1817

D. Darwis, E. S. Pratiwi, and A. F. O. Pasaribu, “Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia,” Jurnal Ilmiah Edutic: Pendidikan dan Informatika, vol. 7, no. 1, pp. 1–11, 2020, Accessed: Jun. 24, 2024. [Online]. Available: https://journal.trunojoyo.ac.id/edutic/article/view/8779

B. Pamungkas, M. E. Purbaya, and D. J. AK, “Analisis Sentimen Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) pada Kasus Benih Lobster 2020,” Journal of Informatics Information System Software Engineering and Applications (INISTA), vol. 3, no. 2, pp. 10–20, 2021, Accessed: Jun. 25, 2024. [Online]. Available: https://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/inista/article/view/243

A. S. Rahayu, A. Fauzi, and R. Rahmat, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Spotify,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 2, pp. 349–354, 2022, Accessed: Jul. 18, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/JSON/article/view/5398/3175

B. Ramadhani and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 8, no. 2, pp. 714–725, 2024, Accessed: Jun. 27, 2024. [Online]. Available: http://www.stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/mib/article/view/7458

A. Z. Amrullah, A. S. Anas, and M. A. J. Hidayat, “Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square,” Jurnal Bumigora Information Technology (BITe), vol. 2, no. 1, pp. 40–44, 2020, Accessed: Jun. 28, 2024. [Online]. Available: https://journal.universitasbumigora.ac.id/index.php/bite/article/view/804

A. Perdana, A. Hermawan, and D. Avianto, “Analisis Sentimen Terhadap Isu Penundaan Pemilu di Twitter Menggunakan Naive Bayes Clasifier,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer), vol. 11, no. 2, pp. 195–200, 2022.

R. R. S. Elvika Alya Junita, “ANALISIS SENTIMEN HATE SPEECH MENGENAI CALON WAKIL PRESIDEN INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA BERT,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 1–13, Jun. 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i1.781.

F. Rozi and K. Khomsatun, “ANALISIS SENTIMEN APLIKASI BCA MOBILE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE,” JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika), vol. 4, no. 1, pp. 1–11, Jun. 2019, doi: 10.29100/jipi.v4i1.781.

A. M. Pravina, I. Cholisoddin, and P. P. Adikara, “Analisis sentimen tentang opini maskapai penerbangan pada dokumen twitter menggunakan algoritme support vector machine (svm),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 3, no. 3, pp. 2789–2797, 2019, Accessed: Jun. 30, 2024. [Online]. Available: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/4793

N. S. Marga, “Sentimen Analisis Tentang Kebijakan Pemerintah Terhadap Kasus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 4, pp. 453–463, 2021, Accessed: Jul. 02, 2024. [Online]. Available: https://jim.teknokrat.ac.id/index.php/informatika/article/view/1602

D. D. Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, vol. 10, no. 1, 2022, Accessed: Jul. 03, 2024. [Online]. Available: https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/2262

A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, pp. 31–37, 2021, Accessed: Jul. 04, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/JDMSI/article/view/1021

R. Tineges, A. Triayudi, and I. D. Sholihati, “Analisis sentimen terhadap layanan indihome berdasarkan twitter dengan metode klasifikasi support vector machine (SVM),” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 4, no. 3, pp. 650–658, 2020, Accessed: Jul. 04, 2024. [Online]. Available: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/2181

Ardiyansah and Parjito, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Terhadap Tokoh Publik,” Media Online), vol. 4, no. 6, pp. 2813–2821, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i6.1928.

H. Hidayatullah, P. Purwantoro, and Y. Umaidah, “Penerapan Naïve Bayes Dengan Optimasi Information Gain Dan Smote Untuk Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Chatgpt,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 7, no. 3, pp. 1546–1553, 2023, Accessed: Jul. 04, 2024. [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6887

F. A. Indriyani, A. Fauzi, and S. Faisal, “Analisis sentimen aplikasi tiktok menggunakan algoritma naïve bayes dan support vector machine,” TEKNOSAINS: Jurnal Sains, Teknologi dan Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 176–184, 2023, Accessed: Jul. 05, 2024. [Online]. Available: https://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/tekno/article/view/419