ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEYWORD TERTENTU PADA PLATFORM MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Abstract
Perkembangan teknologi informasi telah mendorong peningkatan interaksi publik di media sosial seperti X (sebelumnya Twitter), tempat berbagai opini dibagikan. Analisis sentimen menjadi pendekatan yang tepat untuk memahami persepsi publik, terutama terhadap isu tertentu yang dicari melalui kata kunci. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Naive Bayes yang dipilih karena kesederhanaan, efisiensi, dan kesesuaiannya untuk klasifikasi teks. Proses yang dilakukan meliputi crawling data berdasarkan keyword, preprocessing teks, ekstraksi fitur dengan Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF), penyeimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE), pelatihan model Naive Bayes, dan penyajian hasil dalam bentuk tabel serta grafik. Sistem juga dilengkapi dengan deteksi bot dan penanganan ketidakseimbangan kelas untuk meningkatkan akurasi. Model berhasil mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi sekitar 72%. Meskipun performa untuk sentimen netral masih terbatas akibat data latih netral yang sedikit, sistem ini dapat membantu dalam memahami opini publik dan berpotensi dikembangkan lebih lanjut.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Keyword, X
Full Text:
PDFReferences
Adagele, S. S., Gupta, P. (2023). Aspect based sentiment analysis using various supervised classification techniques: an overview. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication, 11(6), 204-210.
Akbar, Y., Regita, A. N. H., Sugiyono, Wahyudi, T. (2024). Analisa sentimen pada media sosial “x” pencarian keyword chatgpt menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors (KNN). Jurnal Indonesia : Manajemen Informatika dan Komunikasi, 5(3), 3291 - 3305.
Akhlak, M. L. M., (2022). Otomatisasi Riset Kata Kunci. Jurnal Transformasi dan Pengembangan IPTEK, 18(2), 12-25.
Alzubaidi, L., Bai, J., Al-Sabaawi, A., Santamaria, J., Albahri, A. S., Al-dabbagh, B. S. N., Fadhel, M. A., Manoufali, M., Zhang, J., Al-Timemy, A. H., Duan, Y., Abdullah, A., Farhan, L., Lu, Y., Gupta, A., Albu, F., Abbosh, A., Gu, Y. (2023). A survey on deep learning tools dealing with data scarcity: definitions, challenges, solutions, tips, and applications. Journal of Big Data, 10(46), 1-86.
Amalia, B. S., Umaidah, Y., Mayasari, R. (2021). Analisis sentimen review pelanggan restoran menggunakan algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. SITEKIN: Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, 19(1), 28-34.
Chen, H., Hu, S., Hu, R., Zhao, X. (2021). Improved naive Bayes classification algorithm for traffic risk management. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, 30(2021), 1-12.
Chen, S., Webb, G. I., Liu, L., Ma, X., 2020, A Novel Selective Naïve Bayes Algorithm, Knowledge-Based Systems, ISSN: 1950-7051, Vol. 192, 1-12.
Kirana, M. C., Perkasa, N. P., Lubis, M. Z. Fani, M. (2019). Visualisasi kualitas penyebaran informasi gempa bumi di Indonesia menggunakan Twitter. Journal Appl. Informatic Computer, 3(1), 23-32.
Ligthart, A., Catal, C., Tekinerdogan, B. (2021). Systematic reviews in sentiment analysis: a tertiary study. Artificial Intelligence Review, 54, 4997-5053.
Manik, G., Ernawati, I., Nurlaili, I. (2021). Analisis sentimen pada review pengguna e-commerce bidang pangan menggunakan metode Support Vector Machine (studi kasus: review sayurbox dan tanihub pada google play). Seminar Nasional Mahasiswa Ilmu Komputer dan Aplikasinya (SENAMIKA), 2(2), 64-74.
Martantoh, Eko., Yanih, N. (2022). Implementasi metode Naive Bayes untuk klasifikasi karakteristik kepribadiaan siswa di sekolah MTS Darussa’adah menggunakan PHP MySQL. Jurnal Teknologi Sistem Informasi, 3(2), 166-175.
Nurhapipah, A., Steviana, S., & Raharja, R. M. (2024). Strategi kampanye di era digital: dengan memanfaatkan aplikasi X dalam Pemilu 2024. ALADALAH: Jurnal Politik, Sosial, Hukum Dan Humaniora, 2(3), 272–281.
Parikh, S. M. & Shah, M. K. (2021). Classification approach for sentiment analysis using Machine Learning. Applications of Artificial Neural Networks for Nonlinear Data, 94-115.
Pilowsky, J. K., Elliott, R., Roche, M. A. (2024). Data cleaning for clinician researchers: Application and explanation of a data-quality framework. Australian critical care, 37, 827-833.
Prasetyo, S. D., Hilabi, S. S., Nurapriani, F. (2023). Analisis sentimen relokasi ibukota Nusantara menggunakan algoritma Naive Bayes dan KNN. Komtekinfo, 10(1), 1-7.
Putra, I. M. A. A. D., Sunarya, I. M. G., Gunadi, I. G. A., (2024). Perbandingan algoritma Naive Bayes berbasis Feature Selection Gain Ratio dengan Naive Bayes kovensional dalam prediksi komplikasi hipertensi. JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia, 6(1), 37-49.
Putri, D. D., Nama, G. F., Sulistiono, W. E., (2022). Analisis sentimen kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) pada Twitter menggunakan metode Naive Bayes classifier. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan (JITET), 10(1), 34-40.
Qureshi, M. A., Asif, M., Hassan, M. F., Mustafa, G., Ehsan, M. K., Ali, A., Sajid, U. (2022). A Novel Auto-Annotation Technique for Aspect Level Sentiment Analysis. Computer, Materials & Continua, 70(3), 4987-5004.
Raghunathan, N., Kandasamy, S., (2023), Challenges and issues in sentiment analysis: a comprehensive survey, IEEE Access, 2023.
Rahayu, R. N., Noeraida, (2022). Kesesuaian Kata Kunci Jurnal Reinwardtia dengan Tesaurus Agrovoc. Al-Maktabah, 21(2), 26-37.
Romzi, M., Kurniawan, B. (2020). Pembelajaran Pemrograman Python dengan Pendekatan Logika Algoritma. Jurnal Teknik Informatika Mahakarya, 3(2):37-44.
Safitri, T., Umaidah, Y., Maulana, I. (2023). Analisis sentimen pengguna Twitter terhadap BTS menggunakan algoritma Support Vector Machine. Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC), 7(1), 34-41.
Sallam, M., Al-Mahzoum, K., Sallam, M., Mijwil, M. M., 2025, DeepSeek: Is it the End of Generative AI Monopoly or the Mark of the Impending Doomsday?, Mesopotamian Journal of Big Data, ISSN: 2958-6453, Vol. 2025. 2025.
Santoso, J. T., Migunani. (2021). Desain & Analisis Sistem Berorientasi Obyek dengan UML. Semarang: Yayasan Prima Agus Teknik.
DOI: http://dx.doi.org/10.51530/jutekin.v13i2.1004
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2025 . david, agus ramdhani nugraha
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.