Analisis sentimen pemilu 2024 menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan support Vector Machine dengan menggunakan sosial media Twitter

Syafriadi, Mochamad Dwi (2023) Analisis sentimen pemilu 2024 menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier dan support Vector Machine dengan menggunakan sosial media Twitter. Masters thesis, Universitas Pelita Harapan.

Preview	Text (Title) Title.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (29kB) | Preview
Preview	Text (Abstract) Abstract.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (410kB) | Preview
Preview	Text (Daftar Isi,Daftar Gambar,Daftar Tabel,Daftar Singkatan) TOC.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (700kB) | Preview
Preview	Text (Chapter 1) Chapter1.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB) | Preview
	Text (Chapter2) Chapter2.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
	Text (Chapter3) Chapter3.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (3MB)
	Text (Chapter4) Chapter4.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB)
	Text (Chapter5) Chapter5.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (143kB)
Preview	Text (Bibliography) Bibliography.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (415kB) | Preview
	Text (Form Pernyataan, Form Persetujuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir,Form Persetujuan Tim Penguji Tugas Akhir,Kata Pengantar , Form Unggah Mandiri) Appendices_merged.pdf Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (929kB)

Abstract

Kehadiran media sosial yang merata menawarkan beragam platform bagi kelompok kampanye untuk menyebarkan berita dan pesan politik. Namun, munculnya hoaks atau berita palsu menghadirkan ancaman signifikan, menyesatkan masyarakat dan mempengaruhi proses pemilihan. Selain itu, media sosial memfasilitasi penyebaran sudut pandang yang sangat beragam, menyebabkan fragmentasi sosial dan menghambat penyelesaian masalah secara kolaboratif. Akibatnya, polarisasi ekstrem dalam masyarakat semakin umum terjadi. Keberatan terkait ketidakamanan data pribadi menyoroti potensi bagi beberapa kandidat atau kelompok kampanye untuk mengumpulkan data pengguna media sosial tanpa persetujuan untuk kepentingan kampanye. Selain itu, cuitan negatif yang provokatif dapat memicu kerusuhan yang merugikan semua pihak. Lebih lanjut, penurunan kepercayaan terhadap cuitan negatif yang tidak dapat diverifikasi dapat menggerus kepercayaan masyarakat terhadap media sosial, sehingga memengaruhi partisipasi masyarakat dalam pemilu.Untuk mengetahui sentiment opini dari media social twitter perlunya dilakukannya analisis sentiment. Tahapan pertama yaitu melakukan scraping data. Selanjutnya data yang telah dilakukan scraping maka dilakukan preprocessing dimana data di bersihkan, distemming dan terakhir dilakukan tokenzing. Tahapan selanjutnya yaitu melakukan pembobotan dengan lexicon. Dan tahap selanjutnya melakukan feature extraction dimana data tersebut dianalisis dan di lihat akurasi,presisi, dan recall. Tahapan berikutnya yaitu pengujian dan evaluasi model. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini yaitu terdapat 50.9% Sentimen positive, 35.8% Sentimen negative dan 13.4 % mendapatkan sentiment netral. Selain itu hasil akurasi yang didapatkan yaitu Accuracy Score:0.71. Dan dengan menggunakan SVM akurasi yang didapatkan yaitu Accuracy Score: 0.84.

Actions (login required)

View Item