Analisis Sentimen Dugaan Pelanggaran Pemilu 2024 Berdasarkan Tweet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier: Sentiment Analysis of Alleged 2024 Election Fraud Based on Tweets Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm

Dafa Setyo Nugroho; Isa Faqihuddin Hanif; Muhammad Adryan Hasbi; Fredianto Fredianto; Adrian Maulana Saputra; Rachmad Zildjian

doi:10.57152/malcom.v4i3.1496

Authors

Dafa Setyo Nugroho Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
Isa Faqihuddin Hanif Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
Muhammad Adryan Hasbi Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
Fredianto Fredianto Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
Adrian Maulana Saputra Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
Rachmad Zildjian Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka

DOI:

https://doi.org/10.57152/malcom.v4i3.1496

Keywords:

Analisis Sentimen, Dugaan Pelanggaran, Naïve Bayes, Pemilu 2024, Twitter

Abstract

Twitter merupakan media sosial yang menjadi sumber informasi dan opini utama masyarakat tentang berbagai topik, termasuk tragedi dan kejadian terkini. Dengan jumlah penggunanya yang besar, Twitter memberikan para peneliti wawasan berharga dalam menganalisis sentimen publik. Namun pelaksanaan pemilu pada tahun 2024 kali ini di warnai berbagai isu serta banyak masyarakat yang berpendapat bahwa telah terjadi adanya pelanggaran dalam proses penyelenggaraan pemilu tahun 2024. Dengan adanya berbagai pendapat masyarakat akan hal ini, maka kami mencoba membuat sebuah artikel yang di dalamnya memuat analisa sentimen masyarakat. Analisis sentimen menggunakan data Twitter telah menjadi pendekatan yang populer, terutama menggunakan algoritma klasifikasi Naïve Bayes, mengekstraksi sentimen dari teks yang terbukti efektif dalam melakukan analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimental masyarakat atas adanya dugaan pelanggaran terhadap penyelenggaraan pemilu 2024 dengan menggunakan data Twitter. Tujuannya adalah untuk mendapatkan wawasan lebih dalam mengenai opini masyarakat atas dugaan pelanggaran yang terjadi dalam proses penyelenggaraan pemilu di Indonesia.

Downloads

Download data is not yet available.

References

K. Nugroho and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai RUU Perampasan Aset Di Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Smatika J., vol. 13, no. 02, pp. 273–283, 2023, doi: 10.32664/smatika.v13i02.899.

D. P. Ray, F. N. Hasan, and A. R. Dzikrillah, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Terhadap KPU 2024 Berdasarkan Tweet Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” Media Online, vol. 4, no. 4, pp. 2235–2243, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1587.

S. Puad, G. Garno, and A. Susilo Yuda Irawan, “Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twitter Terhadap Pemilihan Umum 2024 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 3, pp. 1560–1566, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i3.6920.

N. N. S. S. Suryani, Anak Agung Sagung Laksmi Dewi, and Luh Putu Suryani, “Sanksi Pidana terhadap Kecurangan dalam Laporan Dana Kampanye Pemilihan Umum di Indonesia,” J. Prefer. Huk., vol. 3, no. 2, pp. 461–465, 2022, doi: 10.55637/jph.3.2.4963.461-465.

R. A. Saputra et al., “Analisis Sentimen Aplikasi Tokocrypto Berdasarkan Ulasan Pada Google Play Store Menggunakan Metode Naïve Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 4, pp. 2028–2036, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1707.

W. A. Prabowo and C. Wiguna, “Sistem Informasi UMKM Bengkel Berbasis Web Menggunakan Metode SCRUM,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 1, p. 149, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2604.

D. Ananda and R. R. Suryono, “JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA Analisis Sentimen Publik Terhadap Pengungsi Rohingya di Indonesia dengan Metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, pp. 748–757, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7517.

F. M. Sarimole and W. Septian, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Isu Penundaan Pemilu 2024 Pada Twitter Dengan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sains dan Teknol., vol. 5, no. 3, pp. 890–899, 2024, [Online]. Available: http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/saintek/article/view/1359

M. R. Adipratama and N. Safriadi, “Analisis Sentimen Terhadap Rencana Penerapan E-Voting Pada Pemilu di Indonesia,” J. Linguist. Komputasional, vol. 7, no. 1, pp. 26–30, 2024, doi: 10.26418/jlk.v7i1.214.

E. Priansyah and T. Sutabri, “IJM: Indonesian Journal of Multidisciplinary Analisis Sentimen Berbasis Naïve Bayes Pada Media Sosial Twitter Terhadap Hasil Pemilu Indonesia 2024,” IJM Indones. J. Multidiscip., vol. 2, pp. 128–138, 2024, [Online]. Available: https://journal.csspublishing/index.php/ijm

R. Nofitri and N. Irawati, “ANALISIS DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN PENDAHULUAN Penerapan teknologi informasi saat ini berkembang begitu pesat . Salah satunya penerapan teknologi yang dapat diterapkan didunia industri yaitu untuk evaluasi terhadap kinerja perusahaan . Evaluasi me,” vol. V, no. 2, pp. 199–204, 2019.

Waldi Setiawan, Dedy Hartama, Muhammad Ridwan Lubis, Ihsan Syajidan, and Agus Perdana Windarto, “Klasifikasi Peminatan Topik Keilmuan Dalam Penyelesaian Studi Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Comput. Informatics Res., vol. 3, no. 2, pp. 188–198, 2024, doi: 10.47065/comforch.v3i2.1200.

M. Romano, G. Zammarchi, and C. Conversano, Iterative threshold-based Naïve bayes classifier, vol. 33, no. 1. Springer Berlin Heidelberg, 2024. doi: 10.1007/s10260-023-00721-1.

G. Gledec, M. Sokele, M. Horvat, and M. Mikuc, “Error Pattern Discovery in Spellchecking Using Multi-Class Confusion Matrix Analysis for the Croatian Language,” Computers, vol. 13, no. 2, 2024, doi: 10.3390/computers13020039.

R. D. Kurniawan and J. Muliawan, “Sentiment Analysis of Indonesian Election 2024 Using the K-Nearest Neighbor Method,” J. Tek. Inform., vol. 5, no. 3, pp. 653–659, 2024, [Online]. Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/1934%0Ahttp://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/download/1934/493

M. Y. Siregar, A. Davy Wiranata, and R. A. Saputra, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Streaming Vidio Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Media Online, vol. 4, no. 5, pp. 2419–2429, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i5.1787.

F. Setya Ananto and F. N. Hasan, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi MyPertamina pada Google Play Store,” J. ICT Inf. Commun. Technol., vol. 23, no. 1, pp. 75–80, 2023, [Online]. Available: https://ejournal.ikmi.ac.id/index.php/jict-ikmi

E. Febriyani and H. Februariyanti, “Analisis sentimen terhadap program kampus merdeka menggunakan algoritma naive bayes classifier di twitter,” J. Tekno Kompak, vol. 17, no. 1, pp. 25–38, 2023, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/2061

D. F. Zhafira, B. Rahayudi, and I. Indriati, “Zhafira, Dhaifa Farah Rahayudi, Bayu Indriati, Indriati,” J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Edukasi Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 55–63, 2021.

Erizal and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Fenomena Childfree (Kehidupan Tanpa Anak) Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” JOSH J. Inf. Syst. Res., vol. 5, no. 3, pp. 853–861, 2024, doi: 10.47065/josh.v5i3.5064.