Analisis Sentimen terhadap Kecurangan Pemilu dan SIREKAP di Twitter menggunakan Metode Vader Lexicon dan Naïve Bayes

Muhammad Yusril Amin, Mukhamad Angga Gumilang, Fauzan Abdillah, Achmad Sirojudin, Winda Budi Lestari

Abstract


Pemilihan umum adalah krusial dalam demokrasi sebagai sarana pemilihan wakil untuk badan eksekutif dan legislatif. Di Indonesia, metode pemilihan tradisional kini disokong oleh sistem elektronik seperti Sistem Rekapitulasi Suara (SIREKAP). Namun, masalah kecurangan pemilu tetap menjadi sorotan, terutama di platform media sosial seperti Twitter. Penelitian ini menggunakan teknik analisis sentimen, termasuk leksikon VADER dan algoritma Naive Bayes, untuk menilai sentimen publik terhadap integritas pemilu dan SIREKAP. Melalui analisis data Twitter, diperoleh wawasan tentang persepsi publik. Hasilnya, yang terdiri dari 456 komentar negatif, 302 netral, dan 553 positif mengenai proses pemilu 2024, mencerminkan spektrum kompleks dari pendapat publik. Demikian juga, sentimen terkait kecurangan pemilu, dengan 1079 komentar negatif dan 181 komentar positif, menyoroti pandangan yang beragam dari masyarakat. Representasi visual seperti wordcloud membantu mengidentifikasi tema-tema utama. Penelitian ini menawarkan wawasan berharga bagi para pemangku kepentingan, membantu memahami dinamika opini publik dan menginformasikan proses pengambilan keputusan dalam meningkatkan integritas demokratis.


Keywords


Pemilihan umum; SIREKAP; analisis sentimen; twitter; kecurangan pemilu;

Full Text:

PDF

References


Y. Yusrin and S. Salpina, “Partisipasi Generasi Millenial dalam Mengawasi Tahapan Pemilu 2024,” J. Educ., vol. 5, no. 3, pp. 9646–9653, Feb. 2023, doi: 10.31004/joe.v5i3.1842.

I. A. Pradesa, “ANALISIS PENGGUNAAN SISTEM REKAPITULASI SUARA (SIREKAP) DALAM MENGHADAPI PROBLEMATIKA PEMILU 2024,” Open Access, vol. 03, no. 04, 2024.

M. A. Lubis, M. Y. A. Gea, and N. Muniifah, “Penerapan Asas Pemilu Terhadap Electronic Voting (E-Voting) Pada Pemilu Tahun 2024,” J. Ilm. Penegakan Huk., vol. 9, no. 1, pp. 44–56, Jun. 2022, doi: 10.31289/jiph.v9i1.6491.

N. L. P. C. Savitri, R. A. Rahman, R. Venyutzky, and N. A. Rakhmawati, “Analisis Klasifikasi Sentimen Terhadap Sekolah Daring pada Twitter Menggunakan Supervised Machine Learning,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf., vol. 7, no. 1, Apr. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3216.

Khusnul Khotimah Sirajuddin, Ahmad, and Dian Novita Siswanti, “Hubungan Harga Diri Dengan Kepuasan Hidup Generasi Z Pengguna Media Sosial Instagram,” PESHUM J. Pendidik. Sos. Dan Hum., vol. 2, no. 2, pp. 255–265, Feb. 2023, doi: 10.56799/peshum.v2i2.1390.

D. W. Ardras and A. Voutama, “ANALISIS SENTIMEN ANTI LGBT DI INDONESIA MELALUI MEDIA SOSIAL TWITTER,” J. Tek., vol. 15, no. 1, pp. 23–28, Mar. 2023, doi: 10.30736/jt.v15i1.926.

D. Oktavia and Y. R. Ramadahan, “Analisis Sentimen Terhadap Penerapan Sistem E-Tilang Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM)”.

F. P. Rachman, “Perbandingan Model Deep Learning untuk Klasifikasi Sentiment Analysis dengan Teknik Natural Languange Processing,” J. Teknol. Dan Manaj. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 113–121, Dec. 2021, doi: 10.26905/jtmi.v7i2.6506.

P. A. Permatasari, L. Linawati, and L. Jasa, “Survei Tentang Analisis Sentimen Pada Media Sosial,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 20, no. 2, p. 177, Dec. 2021, doi: 10.24843/MITE.2021.v20i02.P01.

S. S. Tandiapa and G. C. Rorimpandey, “ANALISIS SENTIMEN ULASAN PENGGUNA PADA APLIKASI THREADS DENGAN METODE LEXICON BASED DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER”.

A. D. Cahyo, “METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI MASA STUDI SARJANA,” vol. 3, 2023.

Syahril Dwi Prasetyo, Shofa Shofiah Hilabi, and Fitri Nurapriani, “Analisis Sentimen Relokasi Ibukota Nusantara Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN,” J. KomtekInfo, pp. 1–7, Jan. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i1.330.

D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW DATA TWITTER BMKG NASIONAL,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, Feb. 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.




DOI: https://doi.org/10.31284/p.snestik.2024.5877

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2024 Muhammad Yusril Amin

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