Analisis Sentimen Media Sosial Terkait Isu Pembangunan Ibu Kota Negara (IKN) Menggunakan Metode NaIve Bayes dan Support Vector Machine
Abstrak
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh beragamnya opini publik di media sosial terkait isu pembangunan Ibu Kota Negara (IKN), yang menimbulkan sentimen positif, negatif, dan netral. Untuk mengklasifikasikan data komentar yang tidak terstruktur secara sistematis, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecenderungan opini masyarakat serta membandingkan performa metode “Naive Bayes” dan “Support Vector Machine” (SVM). Metodologi yang digunakan adalah kuantitatif dengan pendekatan analisis sentimen berbasis “Machine Learning”. Data bersumber dari komentar YouTube tentang pembangunan IKN yang dikumpulkan melalui “Web Scraping” dan diseleksi menggunakan teknik “Purposive Sampling”. Tahapan penelitian meliputi “Preprocessing”, pembobotan TF-IDF, klasifikasi menggunakan algoritme “Naive Bayes” dan SVM, serta evaluasi model menggunakan akurasi, “Precision”, “recall”, dan “F1-Score”. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode “Naive Bayes” memperoleh akurasi sebesar 79,8%. Sementara itu, metode SVM menghasilkan performa yang jauh lebih unggul dengan tingkat akurasi mencapai 94,2%. Kesimpulan dari penelitian ini membuktikan bahwa metode SVM lebih efektif dibandingkan “Naive Bayes” dalam mengklasifikasikan sentimen publik terhadap isu pembangunan IKN. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan dalam memahami kecenderungan opini masyarakat serta pengembangan analisis sentimen berbahasa Indonesia.
Referensi
[1] H. Tuhuteru et al., “Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier,” vol. 03, no. 03, pp. 394–401, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.977.
[2] U. P. Triputra, F. Teknologi, and U. S. Hartono, “JITE ( Journal of Informatics and Telecommunication Engineering ) Surakarta City Residents Using the BiLSTM Model,” vol. 9, no. July, pp. 229–239, 2025.
[3] C. A. Prianggodo, “PEMBANGUNAN IKN SEBAGAI MERCUSUAR STRATEGIS ( KAJIAN KRITIS DALAM PERSPEKTIF SUSTAINABLE DEVELOPMENT ),” vol. 8, no. 1, 2023.
[4] A. Aningtyas, S. Ika, A. Wardhani, A. Fawwaz, and F. I. Hamida, “Pengambilan Keputusan Pembangunan Ibu Kota Negara ( IKN ): Analisis Perspektif Masyarakat di Luar Daerah Kalimantan Ditinjau dari Aspek Kemanusiaan,” vol. 2, no. 01, pp. 36–42, 2024, doi: 10.58812/sish.v2.i01.
[5] B. A. Maulana and M. J. Fahmi, “Sentiment Analysis of Pluang Applications With Naive Bayes and Support Vector Machine ( SVM ) Algorithm Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Pluang Menggunakan Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine ( SVM ),” vol. 4, no. April, pp. 375–384, 2024.
[6] U. Mercu and B. Yogyakarta, “PUBLIC SENTIMENT ANALYSIS OF DANANTARA POLICY THROUGH SOCIAL MEDIA X USING SVM AND RANDOM FOREST ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP KEBIJAKAN DANANTARA MELALUI MEDIA SOSIAL X DENGAN METODE SVM DAN RANDOM FOREST,” vol. 10, no. 2, pp. 1208–1217, 2025.
| Keywords | : |
Kata Kunci:
Analisis Sentimen, IKN, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Media Sosial
|
| Galleys | : | |
| Diterbitkan | : |
2026-07-31
|
| Terbitan | : |