ANALISIS SENTIMEN PRESIDEN TERPILIH PRABOWO-GIBRAN MENGGUNAKAN METODE SVM DI MEDIA TWITTER/X

Syariful Abrori, Firman Santoso, Farihin Lazim

Abstract


Periode 100 hari pertama pemerintahan menjadi momentum krusial untuk menganalisis persepsi masyarakat terhadap kepemimpinan baru. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan Support Vector Ma-chine (SVM) untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia ter-hadap 100 hari pertama pemerintahan Prabowo-Gibran berdasarkan data Twitter/X. Metodologi penelitian menggunakan framework Knowledge Discovery in Databases (KDD) yang mencakup pengum-pulan data, preprocessing, transformasi, data mining, dan evaluasi. Data dikumpulkan melalui web scraping menggunakan Selenium dari periode 20 Oktober 2024 hingga 28 Januari 2025 berdasarkan enam kata kunci relevan, menghasilkan 5.136 tweet yang kemudian diproses menjadi 4.631 data unik setelah penghapusan duplikat. Preprocessing meliputi text cleaning, tokenisasi, stemming menggunakan Sastrawi, dan pelabelan sentimen dengan pendekatan lexicon-based. Transforma-si data menggunakan TF-IDF dengan pembagian 80:20 untuk training dan testing. Model SVM dengan kernel linear berhasil mencapai akurasi 85% dengan performa terbaik pada klasifikasi sentimen negatif (precision 0.86, recall 0.95, F1-score 0.90) dan sentimen positif (preci-sion 0.83, recall 0.75, F1-score 0.79). Hasil analisis menunjukkan dominasi sentimen negatif yang mencerminkan sikap kritis masyarakat terhadap implementasi kebijakan awal. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem analisis sentimen berbahasa Indonesia untuk monitoring opini publik terhadap pemerintahan.

Full Text:

PDF

References


Andriyani, L., Kristanto, S. P., Hakim, L., & Suardinata, I. W. (2023). Pengembangan Aplikasi Pencari Harga Terbaik Berbasis Selenium Web Crawler The Best Price Finder Application Development Based on Selenium Web Crawler. 02(September), 12–17. https://doi.org/10.57203/session.v2i1.2023.12-17

Ardelia Maharani, P., Riyani Namira, A., & Viony Chairunnisa, T. (2024). Peran Makan Siang Gratis Dalam Janji Kampanye Prabowo Gibran Dan Realisasinya. Jolasos : Journal of Law and Social Society, 1–10.

Jalil, A., Homaidi, A., & Fatah, Z. (2024). Implementasi Algoritma Support Vector Machine Untuk Klasifikasi Status Stunting Pada Balita. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan, 8(3), 2070–2079. https://doi.org/10.33379/gtech.v8i3.4811

Nasta’in, M., Munazilin, A., & Susanto, A. (2024). Predict The Trend Of Indonesian People’s Interest In Bitcoin Facing The 2024 Bitcoin Halving Using A Forecasting Algorithm. Journal Ibrahi , 1(1), 463–468.

Nurhayati. (2022). Pemodelan K- Means Algoritma Dan Big Data Analysis (Pemetaan Data Mustahiq). h

Rahman, A., & Irianto, S. Y. (2024). Analisis Sentimen Pemilihan Calon Presiden Indonesia di Media Sosial Menggunakan Algoritma Support Vector. 1(1), 39–45.

Sari, I., & Indarti, D. (2022). Text Mining: Praktik Klasifikasi dan Pemodelan Topik dengan Python.

Setiawan, A., Nst, Z. H., Khairi, Z., & Efrizoni, L. (2024). KLASIFIKASI TINGKAT RISIKO DIABETES MENGGUNAKAN ALGORITMA. 7(2), 263–271.

Siddiq, T. A., & Ikhsan, M. (2024). Analisis Sentimen X Terhadap Pemilihan Presiden Indonesia 2024 dengan Metode K-Nearest Neighbor. 5(4), 1064–1078. https://doi.org/10.47065/josyc.v5i4.5802

Solikhah, F., Febianah, M., Kamil, A. L., Arifin, W. A., & Shelly Janu Setyaning Tyas. (2021). Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan. Tematik, 8(1), 96–103. https://doi.org/10.38204/tematik.v8i1.576

Suparwito, H. S. D., Gunawan, R. (Universitas S. D., Binanto, I. (Universitas S. D., Arum Kumalasanti, R. (Universitas S. D., & Widyastuti, W. (Universitas S. D. (2023). Pengantar Pembelajaran Mesin Menggunakan Bahasa Pemrograman Python.

Suryati, E., & Aldino, A. A. (2023). Analisis Sentimen Transportasi Online Menggunakan Ekstraksi Fitur Model Word2vec Text Embedding Dan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ). 4(1), 96–106.

Tohidi, E., Perdana Herdiansyah, R., Wahyudin, E., & Kaslani, K. (2024). Analisa Sentimen Komentar Video Youtube Di Channel Tvonenews Tentang Calon Presiden Prabowo Subianto Menggunakan Support Vector Machine. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 660–667. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8560

Tukino, T., & Fifi, F. (2024). Penerapan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pada Layanan Ojek Online. Jurnal Desain Dan Analisis Teknologi, 3(2), 104–113. https://doi.org/10.58520/jddat.v3i2.59

Utama, H., Daniati, E., & Masruro, A. (2024). Weak Supervision Dengan Pendekatan Labeling Function Untuk Analisis Sentimen Pada Twitter. The Indonesian Journal of Computer Science Research, 3(1), 49–57. https://doi.org/10.59095/ijcsr.v3i1.93

Wanto, A., Siregar, M. N. H., Windarto, A. P., Hartama, D., Ginantra, N. L. W. S. R., Napitupulu, D., Negara, E. S., Lubis, M. R., Dewi, S. V., & Prianto, C. (2023). Data Mining : Algoritma dan Implementasi. In Yayasan Kita Menulis

Wasik, A., Fatah, Z., Munazilin, A., Studi, P., Informasi, S., Situbondo, U. I., Studi, P., Komputer, I., & Situbondo, U. I. (2024). Implementasi data mining untuk memprediksi penjualan accessoris handphone dan handphone terlaris menggunakan metode k-nearest neighbor (k-nn) 1. 1(2), 469–479.




DOI: https://doi.org/10.29100/jipi.v11i2.8177

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
ISSN 2540-8984
Published by
Prodi Pendidikan Teknologi Informasi
Universitas Bhinneka PGRI

Website :https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/index
Email: jipistkippti@gmail.com

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.