Analisis Sentimen Komentar Youtube terhadap Pembangunan Tol Kediri–Tulungagung dengan Pendekatan Lexicon–Based

Authors

  • Mochamad Bressandy Syach Putra Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Danang Wahyu Widodo Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Patmi Kasih Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/xp7ty922

Abstract

Pembangunan infrastruktur jalan tol Kediri–Tulungagung menimbulkan beragam tanggapan dari masyarakat yang banyak disampaikan melalui media sosial. Perbedaan pendapat tersebut perlu dianalisis untuk mengetahui kecenderungan sentimen masyarakat terhadap proyek pembangunan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat pada media sosial terhadap proyek pembangunan Jalan Tol Kediri–Tulungagung menggunakan pendekatan lexicon-based. Data yang digunakan berupa komentar masyarakat yang diperoleh dari Youtube dan telah melalui tahap praproses teks, meliputi pembersihan data, tokenisasi, normalisasi, dan penghapusan stopword. Proses analisis sentimen dilakukan dengan menghitung skor sentimen berdasarkan kamus kata positif dan negatif, kemudian mengklasifikasikan komentar ke dalam kategori sentimen positif, netral, dan negatif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen positif lebih dominan dibandingkan sentimen netral dan negatif. Evaluasi kinerja metode lexicon-based menghasilkan nilai akurasi sebesar 86%, yang menunjukkan bahwa metode ini cukup tepat untuk analisis sentimen awal. Meskipun memiliki keterbatasan dalam memahami konteks bahasa yang kompleks, pendekatan lexicon-based tetap dapat memberikan gambaran umum mengenai opini masyarakat terhadap proyek pembangunan infrastruktur.

Keywords:

Analisis Sentimen, Media Sosial, Lexicon-Based, Pembangunan Jalan Tol, Opini Masyarakat

##plugins.themes.default.displayStats.downloads##

##plugins.themes.default.displayStats.noStats##

References

[1] F. Nurpandi, F. S. Sulaeman, dan A. Hermawan, "Analisis Sentimen Terhadap Kinerja Kepolisian Indonesia Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes, Long Short-Term Memory, dan Lexicon-Based," Media Jurnal Informatika, vol. 16, no. 1, pp. 1-10, 2024, doi: 10.35194/mji.v16i1.4165.

[2] D. Andini dan D. A. Muthia, "Implementasi Metode Lexicon Based dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Ulasan Pengguna ChatGPT," IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), vol. 9, no. 2, 2024, doi: 10.31294/ijcit.v9i2.23948.

[3] A. H. D. Fatra, N. Hayatin, dan C. S. K. Aditya, "Analisa Sentimen Tweet Berbahasa Indonesia Dengan Menggunakan Metode Lexicon Pada Topik Perpindahan Ibu Kota Indonesia," Jurnal Repositor, vol. 2, no. 11, 2024, doi: 10.22219/repositor.v2i11.30761.

[4] B. Setiawan, "A Review of Sentiment Analysis Applications in Indonesia Between 2023-2024," JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology), vol. 8, no. 2, pp. 71-83, 2025, doi: 10.26740/jieet.v8n2.p71-83.

[5] G. Z. Rahma dan M. Rosyda, "Perbandingan Kinerja Algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan Recurrent Neural Network (RNN) pada Analisis Sentimen Pemilu Presiden 2024," Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, vol. 4, no. 5, 2024, doi: 10.52436/1.jpti.652.

[6] S. Fitrianti dan A. Yudhistira, "Analisis Sentimen Media Sosial Terhadap Calon Pilkada 2024 Dengan Metode Naïve Bayes," Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, vol. 4, no. 4, 2024, doi: 10.52436/1.jpti.610.

[7] M. Chaerul, Septiadi, dan G. Triyono, "Analisis Sentimen Kebijakan Pembatasan Subsidi Bahan Bakar Minyak di Indonesia Tahun 2024 Menggunakan Algoritma Klasifikasi," Jurnal Pendidikan dan Teknologi Indonesia, vol. 4, no. 12, 2025, doi: 10.52436/1.jpti.825.

[8] B. S. Rintyarna, "Ina-SASet: Dataset for Developing Indonesian Sentiment Lexicon for Extracting Consumer Preference Based on Fine Grained Sentiment Analysis Technique," International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, vol. 12, no. 23s, pp. 295-300, 2024.

[9] R. Syahputri, J. K. Tanubrata, dan S. Trisnawati, "Penerapan Lexicon-Based Untuk Analisis Sentiment Masyarakat Terhadap Kasus Kebocoran Data Di Indonesia," Jurnal A12MTech, vol. 1, no. 2, 2024.

[10] Asro dan Solihin, "Comparative Evaluation of Preprocessing Techniques in Twitter Sentiment Analysis for Indonesia's 2024 Regional Elections," INOVTEK Polbeng - Seri Informatika, 2025, doi: 10.35314/tt65bb54.

[11] A. A. Firdaus, A. I. Hadiana, dan A. K. Ningsih, "Klasifikasi Sentimen pada Aplikasi Shopee Menggunakan Fitur Bag of Word dan Algoritma Random Forest," Ranah Research: Journal of Multidisciplinary Research and Development, vol. 6, no. 5, 2024, doi: 10.38035/rrj.v6i5.994.

[12] N. C. Ramadani, "Analisis Sentimen Untuk Mengukur Ulasan Pengguna Aplikasi Mobile Legend Menggunakan Algoritma Naive Bayes, SVM, Random Forest, Decision Tree, dan Logistic Regression," JSI: Jurnal Sistem Informasi, vol. 16, no. 1, pp. 123-138, 2024, doi: 10.18495/jsi.v16i1.152.

[13] H. Hariyadi, D. Firdo, dan M. H. Al Rafi, "Implementasi Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Canva," Jurnal Minfo Polgan, vol. 13, no. 1, 2024, doi: 10.33395/jmp.v13i1.13568.

[14] B. Setiawan, "A Review of Sentiment Analysis Applications in Indonesia Between 2023-2024," Journal of Information Engineering and Educational Technology (JIEET), vol. 8, no. 2, pp. 71-83, 2025, doi: 10.26740/jieet.v8n2.p71-83.

[15] R. I. Syah, H. Hoiriyah, dan M. Walid, "Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Terhadap Aplikasi M-Health Peduli Lindungi Dengan Metode Lexicon Based dan Naïve Bayes," Indonesian Journal of Business Intelligence (IJUBI), vol. 6, no. 1, 2023, doi: 10.21927/ijubi.v6i1.3275.

Downloads

Published

2026-07-20

How to Cite

Analisis Sentimen Komentar Youtube terhadap Pembangunan Tol Kediri–Tulungagung dengan Pendekatan Lexicon–Based. (2026). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 10(1), 243-250. https://doi.org/10.29407/xp7ty922