Analisis Sentimen Kemenangan Timnas U-23 Menggunakan Naive Bayes

Authors

  • Anwar Muzaki Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Risky Aswi Ramadhani Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia
  • Patmi Kasih Universitas Nusantara PGRI Kediri Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.29407/inotek.v8i2.5019

Abstract

Media sosial telah menjadi bagian integral dalam kehidupan masyarakat modern, memfasilitasi berbagi informasi dan interaksi secara real-time. Twitter, sebagai platform yang sangat populer, memungkinkan pengguna untuk menyampaikan pendapat dan reaksi mereka secara langsung. Dalam konteks kemenangan Tim Nasional Indonesia pada semifinal Piala Asia U-23 AFC 2024, reaksi masyarakat terhadap peristiwa ini dieksplorasi melalui analisis sentimen menggunakan algoritma Naive Bayes. Tujuan penelitian adalah untuk mengeksplorasi tingkat dukungan dan loyalitas masyarakat Indonesia, khususnya pengguna Twitter, terhadap kemenangan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan Inset Lexicon dalam proses pelabelan cukup efektif karena berbasis bahasa Indonesia. Algoritma Naive Bayes terbukti memberikan akurasi yang baik dalam klasifikasi sentimen. Visualisasi hasil menunjukkan bahwa mayoritas sentimen masyarakat Indonesia terhadap kemenangan Tim Nasional Indonesia sangat positif, dengan 64,2% sentimen positif dan hanya 35,8% sentimen negatif. Ini menggambarkan tingkat dukungan yang tinggi dan loyalitas terhadap tim nasional dalam peristiwa tersebut.

Keywords:

Analisis Sentimen, Naive Bayes, Timnas, Inset

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

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

References

S. Fernando, A. Voutama, dan A. Andri Hendriadi, “KLASIFIKASI BERITA HOAKS KAMPANYE PEMILIHAN UMUM (PEMILU) 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 2, hlm. 2112–2115, Apr 2024, doi: 10.36040/jati.v8i2.9400.

S. H. Putri dan L. O. Maharani, “The role of @Txtdaripemerintah Twitter account as a public space for the community in the perspective of communication on social media,” ArtComm : Jurnal Komunikasi dan Desain, vol. 4, no. 01, hlm. 37–47, Apr 2021, doi: 10.37278/artcomm.v4i01.401.

N. P. G. Naraswati, D. Cindy Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, R. Damaiyanti, dan R. Nooraeni, “SISTEMASI: Jurnal Sistem Informasi Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” 2021. [Daring]. Tersedia pada: http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

N. S. Marga, “SENTIMEN ANALISIS TENTANG KEBIJAKAN PEMERINTAH TERHADAP KASUS CORONA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 4, hlm. 453–463, Feb 2022, doi: 10.33365/jatika.v2i4.1602.

S. Tetra Oktaviani, H. Baturohmah, P. Studi Sistem Informasi, U. Nusa Putra Jl Raya Cibolang No, C. Kaler, dan J. Barat, “SENTIMEN ANALISIS PENGGUNA TWITTER INDONESIA TERHADAP PIALA DUNIA 2022 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASIFIER,” 2023.

P. Samotana Zalukhu, T. Handhayani, dan M. Sitorus, “ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KENAIKAN BBM DI INDONESIA PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES,” Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer (SIMTEK), vol. 8, no. 1, 2023.

D. F. Zhafira, B. Rahayudi, dan I. Indriati, “Analisis Sentimen Kebijakan Kampus Merdeka Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan TF-IDF Berdasarkan Komentar pada Youtube,” Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi, dan Edukasi Sistem Informasi, vol. 2, no. 1, Agu 2021, doi: 10.25126/justsi.v2i1.24.

N. A. Widiastuti, A. K. Zyen, dan N. Safik, “PREDIKSI PENENTUAN PEMOHON KREDIT SEPEDA MOTOR MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES,” JURNAL DISPROTEK, vol. 10, no. 2, hlm. 130–134, Feb 2023, doi: 10.34001/jdpt.v10i2.4689.

S. P. M. M. Dr. Muhammad Ramdhan, Metode Penelitian. Cipta Media Nusantara. [Daring]. Tersedia pada: https://books.google.co.id/books?id=Ntw_EAAAQBAJ

D. S. Wijaya, A. Sanjaya, dan W. C. Utomo, “Analisis Sentimen Masyarakat Tentang Naiknya Harga BBM Dengan Metode Fasttext dan Naïve Bayes,” Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), vol. 7, no. 1, hlm. 27–35, Jul 2023.

B. Hakim, “Analisa Sentimen Data Text Preprocessing Pada Data Mining Dengan Menggunakan Machine Learning,” JBASE - Journal of Business and Audit Information Systems, vol. 4, no. 2, Agu 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i2.3000.

F. Koto dan G. Y. Rahmaningtyas, “Inset lexicon: Evaluation of a word list for Indonesian sentiment analysis in microblogs,” dalam 2017 International Conference on Asian Language Processing (IALP), IEEE, Des 2017, hlm. 391–394. doi: 10.1109/IALP.2017.8300625.

Regina, T. H. Saragih, dan D. Kartini, “ANALISIS SENTIMEN BRAND AMBASSADOR BTS TERHADAP TOKOPEDIA MENGGUNAKAN KLASIFIKASI BAYESIAN NETWORK DENGAN EKSTRAKSI FITUR TF-IDF,” Jurnal Informatika Polinema, vol. 9, no. 4, hlm. 383–390, Agu 2023, doi: 10.33795/jip.v9i4.1333.

B. Haya Pangestu, “Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Evaluasi Kinerja Karyawan,” Jurnal Riset Matematika, hlm. 177–184, Des 2023, doi: 10.29313/jrm.v3i2.2837.

R. Nurhidayat dan K. E. Dewi, “KOMPUTA : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR DAN FITUR EKSTRAKSI N-GRAM DALAM ANALISIS SENTIMEN BERBASIS ASPEK,” vol. 12, no. 1, 2023, [Daring]. Tersedia pada: https://www.kaggle.com/datasets/hafidahmusthaanah/skincare-review?select=00.+Review.csv.

H. Satria, “Cara Mendapatkan Data (Crawl) Twitter X - Maret 2024.” Diakses: 9 Juni 2024. [Daring]. Tersedia pada: https://helmisatria.com/blog/updated-crawl-data-twitter-x-maret-2024

Downloads

Published

2024-07-27

Issue

Vol. 8 No. 2 (2024): PROSIDING SEMINAR NASIONAL INOVASI TEKNOLOGI TAHUN 2024

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Anwar Muzaki, Risky Aswi Ramadhani, Patmi Kasih

Creative Commons License

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

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Copyright on any article is retained by the author(s).
  2. The author grants the journal, right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgment of the work’s authorship and initial publication in this journal.
  3. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal’s published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
  4. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
  5. The article and any associated published material is distributed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License

How to Cite

Analisis Sentimen Kemenangan Timnas U-23 Menggunakan Naive Bayes. (2024). Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi), 8(2), 902-909. https://doi.org/10.29407/inotek.v8i2.5019