Eksplorasi Sentimen Publik terhadap Film "˜Dirty Vote"™ melalui Metode Naïve Bayes dan Logistic Regression
DOI:
https://doi.org/10.26418/jp.v10i3.78520Keywords:
Dirty Vote, Naïve Bayes, Logistic Regression, Sentimen Analisis, Pemilu, PolitikAbstract
Tahun 2024 merupakan tahun politik bagi masyarakat Indonesia, di mana mereka menggunakan hak pilih untuk menentukan pemimpin pemerintahan selama lima tahun ke depan. Dalam konteks ini, pendidikan politik menjadi sangat penting, terutama bagi warga yang kurang memahami seluk-beluk politik dan proses pemilihan umum. Menyadari pentingnya pemahaman tersebut, sekelompok akademisi menciptakan film berjudul "Dirty Vote" dengan tujuan meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai proses pemilu serta meminimalisir potensi pelanggaran.Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi opini publik terkait film "Dirty Vote" dengan menggunakan dua model klasifikasi, yaitu Naive Bayes dan Logistic Regression. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data melalui scraping komentar dari platform YouTube, preprocessing data, analisis eksploratif (Exploratory Data Analysis), hingga pengujian performa model menggunakan teknik K-fold Cross Validation, serta visualisasi data menggunakan Word Cloud. Dalam penelitian ini, sebanyak 8888 data komentar dianalisis menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengukur sentimen publik terhadap film tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mengidentifikasi 91,30% sentimen positif dan 8,70% sentimen negatif, sedangkan algoritma Logistic Regression memberikan hasil yang lebih tinggi, dengan sentimen positif sebesar 95,65% dan negatif sebesar 4,35%. Dari segi performa, Logistic Regression terbukti lebih unggul dengan akurasi mencapai 95,5%, sedangkan Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 91,1%. Pengujian performa dilakukan melalui satu kali pengujian penuh serta delapan kali pengujian dalam berbagai kondisi data, dengan evaluasi kinerja menggunakan ROC dan AUC. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kedua algoritma memberikan evaluasi positif terhadap film "Dirty Vote", dengan Logistic Regression memberikan hasil yang lebih akurat.
References
C. Loke and A. Pal, “DO COMMENTS ON YOUTUBE DIFFER ACROSS GENRE?,†in Proceedings of the International Conferences Interfaces and Human Computer Interaction 2019 Game and Entertainment Technologies 2019 and Computer Graphics, Visualization, Computer Vision and Image Processing 2019, IADIS Press, Jul. 2019, pp. 89–96. doi: 10.33965/ihci2019_201906L012.
Dede Sandi, Ema Utami, and Kusnawi Kusnawi, “Analisis Sentimen Publik Terhadap Elektabilitas Ganjar Pranowo di Tahun Politik 2024 di Twitter dengan Algoritma KNN dan Naïve Bayes,†JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 7, pp. 1097–1108, Jul. 2023.
S. N. J. Fitriyyah, N. Safriadi, and E. E. Pratama, “Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes,†Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 5, no. 3, p. 279, Dec. 2019, doi: 10.26418/jp.v5i3.34368.
A. B. P. Negara, H. Muhardi, and F. Sajid, “Perbandingan Algoritma Klasifikasi terhadap Emosi Tweet Berbahasa Indonesia,†Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN), vol. 7, no. 2, p. 242, Aug. 2021, doi: 10.26418/jp.v7i2.48198.
K. Shah, H. Patel, D. Sanghvi, and M. Shah, “A Comparative Analysis of Logistic Regression, Random forest and KNN Models for the Text Classification,†Augmented Human Research, vol. 5, no. 1, p. 12, Dec. 2020, doi: 10.1007/s41133-020-00032-0.
R. Syahputra, G. J. Yanris, and D. Irmayani, “SVM and Naïve Bayes Algorithm Comparison for User Sentiment Analysis on Twitter,†Sinkron, vol. 7, no. 2, pp. 671–678, May 2022, doi: 10.33395/sinkron.v7i2.11430.
S. Wahyu Handani, D. Intan Surya Saputra, Hasirun, R. Mega Arino, and G. Fiza Asyrofi Ramadhan, “Sentiment Analysis for Go-Jek on Google Play Store,†J Phys Conf Ser, vol. 1196, p. 012032, Mar. 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1196/1/012032.
Andreas Nugroho Sihananto, Eristya Maya Safitri, Arif Widiasan Subagio, Muhammad Dafa Ardiansyah, and Aditya Primayudha, “Classification of Covid-19 RT-PCR Test Results Using Auto-encoder And Random forest,†in Nusantara Science and Technology Proceedings, Galaxy Science, May 2023. doi: 10.11594/nstp.2023.3338.
Yohana Ruth Wulan Natalia Susanto, Aisyah Larasati, and Vertic Darmawan, “The Sentiment Analysis of User Perception on The Peduli Lindungi Application Using Support Vector Machine Algorithm,†in Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Michigan, USA: IEOM Society International, Sep. 2022, pp. 832–842. doi: 10.46254/AP03.20220165.
R. Wati and S. Ernawati, “Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM Menggunakan Python,†Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas, pp. 240–247, Nov. 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i2.1465.
R. Friedman, “Tokenization in the Theory of Knowledge,†Encyclopedia, vol. 3, no. 1, pp. 380–386, Mar. 2023, doi: 10.3390/encyclopedia3010024.
F. Rahutomo and A. R. T. H. Ririd, “Evaluasi Daftar Stopword Bahasa Indonesia,†Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 6, no. 1, pp. 41–48, Jan. 2019, doi: 10.25126/jtiik.2019611226.
K. Swain and A. K. Nayak, “A Review on Rule-Based and Hybrid Stemming Techniques,†in 2018 2nd International Conference on Data Science and Business Analytics (ICDSBA), IEEE, Sep. 2018, pp. 25–29. doi: 10.1109/ICDSBA.2018.00012.
X. Song, “A Brief Introduction to Exploratory Data Analysis,†Advances in Engineering Technology Research, vol. 4, no. 1, p. 420, Mar. 2023, doi: 10.56028/aetr.4.1.420.2023.
Ericha Apriliyani and Y. Salim, “Analisis performa metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier pada Unbalanced Dataset,†Indonesian Journal of Data and Science, vol. 3, no. 2, pp. 47–54, Jul. 2022, doi: 10.56705/ijodas.v3i2.45.
Imam Mulya and Cut Maisyarah Karyati, “Analisis Sentimen Terhadap Universitas Gunadarma Berdasarkan Opini Pengguna Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,†Jurnal Ilmiah Komputasi, vol. 19, no. 4, Dec. 2020, doi: 10.32409/jikstik.19.4.354.
I. P. Wardhani, Y. I. Chandra, and F. Yusra, “Application of the Naïve Bayes Classifier Algorithm to Analyze Sentiment for the Covid-19 Vaccine on Twitter in Jakarta,†International Journal of Innovation in Enterprise System, vol. 7, no. 01, pp. 1–18, Jan. 2023, doi: 10.25124/ijies.v7i01.171.
A. Zaidi and A. S. M. Al Luhayb, “Two Statistical Approaches to Justify the Use of the Logistic Function in Binary Logistic Regression,†Math Probl Eng, vol. 2023, pp. 1–11, Apr. 2023, doi: 10.1155/2023/5525675.
S. Gothane, “Content Summarization: Journey Toward Word Clouds,†2022, pp. 475–483. doi: 10.1007/978-981-19-2350-0_46.
J. Wieczorek, C. Guerin, and T. McMahon, “K â€fold crossâ€validation for complex sample surveys,†Stat, vol. 11, no. 1, Dec. 2022, doi: 10.1002/sta4.454.
