ANALISIS SENTIMEN PENGAMBILALIHAN ASET PASCA DEMO DENGAN METODE NAÃVE BAYES

Authors

DOI:

https://doi.org/10.31000/jika.v10i1.15548

Abstract

Penelitian ini membahas isu sentimen publik terhadap pengambilalihan aset milik pejabat publik setelah gelombang protes tahun 2025 di Indonesia.Penelitian ini bertujuan untuk mengenali serta mengelompokkan opini masyarakat yang diunggah di media sosial X (Twitter) ke kategori positif, negatif, netral menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dataset dikumpulkan melalui kata kunci terkait isu penjarahan dan pengambilalihan aset, kemudian diproses melalui tahapan tokenisasi, normalisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Pembobotan TF-IDF diterapkan sebelum dilakukan klasifikasi sentimen. Hasil pengujian dievaluasi melalui ukuran kinerja menggunakan akurasi, presisi, recall, F1-score menunjukkan algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan opini dengan baik dan mengidentifikasi sentimen dominan. Analisis menunjukkan bahwa sentimen negatif lebih mendominasi, mencerminkan ketidaksetujuan masyarakat terhadap pengambilalihan aset pasca protes. Temuan ini terbukti bahwa  metode Naïve Bayes efektif digunakan untuk memahami persepsi publik terhadap isu sosial dan politik di Indonesia

References

Amini, T., & Setiawan, K. (2024). Application of the Naive Bayes Algorithm in Twitter Sentiment Analysis of 2024 Vice Presidential Candidate Gibran Rakabuming Raka Using Rapidminer. International Journal of Software Engineering and Computer Science (IJSECS), 4(1), 234–246.

Mantika, A., Triayudi, A., & Aldisa, R. (2024). Sentiment Analysis on Twitter Using Naïve Bayes and Logistic Regression for the 2024 Presidential Election. SaNa: Journal of Blockchain, NFTs and Metaverse Technology, 2(1), 44–55.

Gunawan, Y., Purnama, I., & Rohani, R. (2024). Sentiment Analysis of Twitter Towards the 2024 Indonesian Presidential Candidates Using the Naïve Bayes Algorithm. International Journal of Science, Technology & Management, 5(4), 953–961.

Spierenburg, L., van Cranenburgh, S., & Cats, O. (2025). Studying Riots Through the Lens of Social Media. Journal of Big Data, 12(182), 1–15.

Sheikhi, R. A., Javanbakhtian, R., & Heidari, M. (2025). Looting and Antisocial Behavior After Disasters: A Systematic Review. BMC Public Health, 25(309), 1–12.

Azhari, A., & Hadi, M. (2023). Multinomial Naïve Bayes for Sentiment Analysis of Indonesian Local Government Performance. Signal and Image Processing Letters, 3(2), 1–10.

Khairunnisa, K., Dewi, S. K., Rahmawati, D. D., & Sari, A. P. (2024). Analisis Sentimen Komentar pada Postingan Instagram Akun “StandWithUs†Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Informatika, 12(2), 191–199.

Khoerunnisa, S., Shiddieq, D. F., & Nurhayati, D. (2025). Penerapan Algoritma Naive Bayes dengan Teknik TF-IDF dan Cross Validation untuk Analisis Sentimen terhadap Starlink. Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 5(2), 566–577.

Malik, T., Hanif, N., Tahir, A., Abbas, S., Hanif, M. S., Tariq, F., Ansari, S., Abbasi, Q. H., & Imran, M. A. (2023). Crowd Control, Planning, and Prediction Using Sentiment Analysis: An Alert System for City Authorities. Applied Sciences, 13(3), 1592.

Herdiyani, T. C., & Zailani, A. U. (2022). Sentiment Analysis Terkait Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Metode Random Forest Berdasarkan Tweet Warga Negara Indonesia. Jurnal Teknologi Sistem Informasi, 3(2), 154–165.

Permana, A. A., & Putra, P. P. (2023). Sentiment Analysis of Public Opinion of Citayam Fashion Week on Social Media Twitter Using Naïve Bayes Classifier. Jurnal Informatika Dharmakarya, 7(1), 112–116.

(Sitasi dari Jurnal Dharmakarya)

Suryana, R., & Dini, F. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Program Digitalisasi Pemerintahan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Dharmakarya Informatika, 8(2), 215–224.

(Sitasi dari Jurnal Dharmakarya)

Natasuwarna, A. P. (2019). Analisis Sentimen Keputusan Pemindahan Ibukota Negara Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes. Seminar Nasional Sistem Informasi & Teknologi Informasi (SENSITIf), 355–363.

Winarti, T., Kerami, J., & Arif, S. (2017). Determining Term on Text Document Clustering Using Algorithm of Enhanced Confix Stripping Stemming. International Journal of Computer Applications, 157(9), 3156–3164.

Rahmawati, L. (2022). Analisis Sentimen terhadap Kebijakan Pemerintah Menggunakan Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus: Penghapusan Subsidi BBM). (Unpublished undergraduate thesis). Universitas Negeri Malang, Malang, Indonesia.

Downloads

Published

2026-01-30