Analisis Perbandingan Algoritma Machine Learning Terhadap Sentimen Analis Pemindahan Ibu Kota Negara
Main Article Content
Abstract
The Indonesian nation was enlivened with news about the relocation of the State Capital (IKN). The government's plan to move IKN is based on Indonesia's vision and mission in 2045, namely advanced Indonesia. Twitter is one of the microblogging communication tools used to express opinions. Various algorithms have been used to analyze sentiment towards an opinion such as Support Vector Machine, Naive Bayes and Random Forest. This study aims to compare the performance of three classification algorithms, namely Support Vector Machine, Naïve Bayes and Random Fores. The highest accuracy results are using the Support Vector Machine algorithm and added with the Synthetic Minority Oversampling Technique Method (SMOTE) feature of 82.82%, Precision 79.34%, Recall 88.75%, 87.78% and ROC AUC 82.82%. Naive Bayes accuracy is 81.18%, Precision 84.89%, Recall 75.86%, 80.13% and ROC AUC 81.18%. and Random Forest accuracy of 79.55, precision 84.48%, recall 72.39%, 77.97% and ROC AUC 77.55%.
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
References
Nainggolan, E.U. 2022. Urgensi Pemindahan Ibu Kota Negara. Available at: https://www.djkn.kemenkeu.go.id/kanwil-kalbar/baca-artikel/14671/Urgensi-Pemindahan-Ibu-Kota-Negara.html (Accessed: 29 June 2022).
Aziz, A. and Fauziah, F., 2022. Analisis Sentimen Identifikasi Opini Terhadap Produk, Layanan dan Kebijakan Perusahaan Menggunakan Algoritma TF-IDF dan SentiStrength. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), 6(1), pp.115-125. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.430.
Sucahyo, N., Kurniati, I. and Harvit, K., 2022. Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap UU Cipta Kerja Pada Media Sosial Twitter. JRIS: Jurnal Rekayasa Informasi Swadharma, 2(1), pp.63-70. DOI: https://doi.org/10.56486/jris.vol2no1.167.
Hakim, I., Nugroho, A., Sukmana, S.H. and Gata, W., 2020. Sentimen Analisis Stay Home menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes, Support Vector Machine, dan k-Nearest Neighbor. Paradigma-Jurnal Komputer dan Informatika, 22(2020), pp.169-174. DOI: https://doi.org/10.31294/p.v22i2.8237.
Muhidin, D. and Wibowo, A., 2020. Perbandingan kinerja algoritma Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor terhadap analisis sentimen kebijakan new normal. STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), 5(2), pp.153-159. DOI: https://doi.org/10.30998/string.v5i2.6715.
Wiratama Putra, T., Triayudi, A. and Andrianingsih, A. 2022. Analisis Sentimen Pembelajaran Daring Menggunakan Metode Naïve Bayes, KNN, dan Decision Tree, Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi), 6(1), pp. 20–26. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v6i1.368
Mas' udah, E., Wahyuni, E.D. and Anjani, A., 2020. Analisis sentimen: Pemindahan ibu kota Indonesia pada twitter. Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, 1(2), pp.397-401.
Natasuwarna, A.P., 2019, December. Analisis Sentimen Keputusan Pemindahan Ibukota Negara Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes. In SENSITIf: Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (pp. 47-53).
Arsi, P. and Waluyo, R., 2021. Analisis Sentimen Wacana Pemindahan Ibu Kota Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM). Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 8(1), p.147. DOI: https://doi.org/10.25126/jtiik.0813944.
Pratiwi, B.P., Handayani, A.S. and Sarjana, S., 2020. Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix. Jurnal Informatika Upgris, 6(2). DOI: https://doi.org/10.26877/jiu.v6i2.6552.
Wahyuni, E.S., 2016. Penerapan metode seleksi fitur untuk meningkatkan hasil diagnosis kanker payudara. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer, 7(1), pp.283-294. DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v7i1.516.
Sukarna, R.H. and Ansori, Y., 2022. Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu. Jurnal Ilmiah Sains dan Teknologi, 6(1), pp.50-61. DOI: https://doi.org/10.47080/saintek.v6i1.1467.
Saputra, D.D. 2020 Otomasi Pengkategorian Terhadap Keluhan Pelanggan Pada Twitter Operator Telekomunikasi XL Axiata di Indonesia. Universitas Nusa Mandiri.
Gunawan, B., Sastypratiwi, H. and Pratama, E.E., 2018. Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes. JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 4(2), pp.113-118. DOI: https://doi.org/10.26418/jp.v4i2.27526.
Buntoro, G.A., 2017. Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter. INTEGER: Journal of Information Technology, 2(1). DOI: https://doi.org/10.31284/j.integer.2017.v2i1.95.
Pristiyanti, R.I., Fauzi, M.A. and Muflikhah, L. 2018. Sentiment Analysis Peringkasan Review Film Menggunakan Metode Information Gain dan K-Nearest Neighbor, Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 2(3), pp. 1179–1186. Available at: http://j-ptiik.ub.ac.id.
Septian, J.A., Fachrudin, T.M. and Nugroho, A., 2019. Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Polemik Persepakbolaan Indonesia Menggunakan Pembobotan TF-IDF dan K-Nearest Neighbor. INSYST: Journal of Intelligent System and Computation, 1(1), pp.43-49. DOI: https://doi.org/10.52985/insyst.v1i1.36.
Santosa, A., Purnamasari, I. and Mayasari, R., 2022. Pengaruh Stopword Removal dan Stemming Terhadap Performa Klasifikasi Teks Komentar Kebijakan New Normal Menggunakan Algoritma LSTM. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika), 6(1), pp.81-93. DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v6i1.427.
Fauziyyah, A.K., 2020. Analisis sentimen pandemi Covid19 pada streaming Twitter dengan text mining Python. Jurnal Ilmiah SINUS, 18(2), pp.31-42. DOI: https://doi.org/10.30646/sinus.v18i2.491.