Analisis Sentimen Terhadap Tindakan Pemerintah Indonesia Untuk Menampung Sementara Pengungsi Etnis Rohingya Menggunakan Naïve Bayes Classifier

Irwan Gunawan, Mhd. Furqan

Abstract


Etnis Rohingya merupakan penduduk asli di negara myanmar yang sebagian besar mayoritasnya beragama muslim. Konflik yang terjadi pada etnis tersebut dimulai sejak ditetapkannya kebijakan Burma Citizen Law oleh pemerintah myanmar. kebijakan ini berisi terkait penolakan pemerintah myanmar terhadap etnis Rohingya sebagai etnis resmi dan memutuskan jika etnis tersebut tidak termasuk dari negara Myanmar. Indonesia merupakan salah satu negara di ASEAN yang masih menampung sementara pengungsi Rohingya, tindakan ini dilakukan berdasarkan konsep Human Security dan mengacu pada Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 125 Tahun 2016 Tentang Penanganan Pengungsi Dari Luar Negeri Pasal 4 Ayat 2 mengenai koordinasi penanganan pengungsi yang meliputi Penemuan, Penampungan, Pengamanan dan Pengawasan. Akibatnya, terjadinya cemburu sosial yang berdampak pada keberagamannya opini masyarakat dan menjadi isu yang sering dibicarakan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kecenderungan opini berdasarkan klasifikasi sentimen yang diperoleh melalui video YouTube. Manfaat dari penelitian ini adalah agar pemerintah indonesia dapat mengetahui tindakan tersebut cenderung positif atau negatif. Dalam penelitian ini menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan dataset berjumlah 7547 yang dibagi menjadi 6037 data latih dan 1510 data uji. Hasil Confussion Matrix pada penelitian ini menunjukan akurasi 93%.


Keywords


Analisis sentimen; Menampung; Pemerintah; Rohingya; Penambangan Teks; YouTube; Naive Bayes Clasifier

Full Text:

PDF

References


N. T. Pramita and M. S. Zahidi, “Analisis Peranan Indonesia Dalam Pemberian Bantuan Kemanusiaan Terhadap Etnis Rohingya Pada Era Jokowi,” Rev. Int. Relations, vol. 5, no. 1, pp. 84–106, 2023.

D. R. Rameliah and U. W. Sagena, “Krisis Keamanan Manusia Di Myanmar Dan Penerapan Konsep Responsibility To Protect,” J. Pendidik. Tambusai, vol. 7, no. 3, pp. 27979–27986, 2023.

F. Adha, “Penanganan Pengungsi Di Indonesia Melalui Kerja Sama Kemenkumham Dengan International Organizatio Of Migration,” Popul. J. Sosia dan Hum., vol. 8, no. 2, pp. 123–133, 2023.

T. Listiarani, “Analisis Kebijakan Luar Negeri Indonesia Dalam Menerima Pengungsi Rohingya Di Indonesia,” J. PIR Power Int. Relations, vol. 5, no. 1, pp. 19–32, 2020.

N. Meilani, M. Furqan, and Suhardi, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi BSI Mobile Akibat Ransomeware Menggunakan Algoritma Support Vector Machine,” Infotech J. Inform. Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 42–51, 2024.

F. Hermawan, “Analisis Minat Masyarakat Pengguna Platform Youtube Sebagai Media Komunikasi Digital Masa Kini,” J. Manaj., vol. 14, no. 3, pp. 564–573, 2022.

M. Furqan, Sriani, and S. M. Sari, “Analisis Sentimen Menggunakan K-Nearest Neighbor Terhadap New Normal Masa Covid-19 Di Indonesia,” Techno.Com, vol. 21, no. 1, pp. 52–61, 2022.

M. Furqan and A. F. A. Nasir, “Big Data Approach To Sentiment Analysi In Machine Learning-based Microblogs: Perspectives Of Religious Moderation Public Policy In Indonesia,” J. Appl. Eng. Technol. Sci., vol. 5, no. 2, 2024.

H. Setiawan and I. Zufria, “Analisis Sentimen Pembatalan Indonesia Sebagai Tuan Rumah Piala Dunia FIFA U-20 Menggunakan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 3, pp. 1003–1012, 2023.

S. Adelia, E. Milanda, J. Santari, D. T. Kesuma, E. Silvia, and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes,” J. Inf. Technol. Ampera, vol. 4, no. 3, 2023.

S. Mulyani and R. Novita, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Clasifier Untuk Klasifikasi Sentimen Masyarakat Tentang Depresi Pada Youtube,” J. Tek. Inform., vol. 3, no. 5, pp. 1355–1361, 2022.

Z. N. Aulia, G. K. Jati, and I. Santoso, “Analisis Sentimen Tanggapan Public Mengenai E-Tilang Melalui Media Sosial Youtube Menggunaka Algoritma Naive Bayes,” J. Ikraith Inform., vol. 7, no. 2, 2023.

W. Wahyuni, “Analisis Sentimen terhadap Opini Feminisme Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 4, no. 4, pp. 148–153, 2022.

B. Laurensz and E. Sediyono, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Tindakan Vaksinasi dalam Upaya Mengatasi Pandemi Covid-19 (Analysis of Public Sentiment on Vaccination in Efforts to Overcome the Covid-19 Pandemic),” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 10, no. 2, pp. 118–123, 2021.

R. K. Indradipradana and F. Haridha, “Kebijakan Luar Negeri Indonesia: Studi Kasus Penerimaan Pengungsi Rohingya Asal Myanmar Tahun 2020-2022,” Indones. Perspect., vol. 8, no. 2, pp. 211–236, 2023.

M. Hamdi, H. Maulidia, and H. Firlana, “Fenomena Pencari Suaka dan Pengungsi Etnis Rohingya Di Indonesia (Studi Kasus Penangan Rohingya Pada Provinsi Aceh),” J. Ilm. Kaji. Keimigrasian, vol. 6, no. 1, pp. 55–71, 2023.

A. Mahadevi, F. Arindah, and J. M. Sandya, “Implementasi Hak Asasi Manusia Internasional Dalam Pemenuhan Asas Membershio Oleh Myanmar Kepada Etnis Rohingya,” J. Polit. Democr. Stud., vol. 3, no. 2, pp. 142–157, 2022.

J. R. Prabowo, Akim, and A. Sudirman, “Peran Tentara Nasional Indonesia Dalam Menanggulangi Pengungsi Dari Luar Negeri: Studi Kasus Pengungsi Rohingya Di Indonesia (2015-2020),” Aliansi J. Polit. Keamanan dan Hubunga Int., vol. 1, no. 2, pp. 99–111, 2022.

D. Normawati and S. A. Prayogi, “Implementasi Naïve Bayes Classifier Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,” J. Sains Komput. Inform., vol. 5, no. 2, pp. 697–711, 2021.

F. V. Sari and A. Wibowo, “Analisis Sentimen Pelanggan Toko Online Jd.Id Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Konversi Ikon Emosi,” J. SIMETRIS, vol. 10, no. 2, pp. 681–686, 2019.

A. A. A. Sumanjaya, Indriati, and A. Ridok, “Analisis Sentimen Data Tweets Terhadap Penanganan Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Pemilihan Kata Bersentimen Menggunaan Lexicon Based,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 4, pp. 1865–1872, 2022.

M. R. Fahlevvi, “Analisis Sentimen Terhadap Ulasan Aplikasi Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi Kementerian Dalam Negeri Republik Indonesia di Google Playstore Menggunakan Metode Support Vector Machine,” J. Teknol. dan Komun., vol. 4, no. 1, pp. 1–13, 2022.

H. Santoso, A. Armansyah, and D. Desliani, “Analisis Sentimen Mahasiswa Terkait Pembelajaran Tatap Muka Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Techno.Com, vol. 21, no. 3, pp. 644–654, 2022.

Supiyandi, A. Hussein, I. Gunawan, and W. L. R. Harjo, “Analisis Klasifikasi Broken Home pada Anak Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier,” JISKA J. Inform. Sunan Kalijaga, vol. 8, no. 2, pp. 90–101, 2023.

N. P. G. Naraswati, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, R. Damaiyanti, and R. Nooraeni, “Analisis Sentimen Publik Dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia Dengan Naive Bayes Clasifiation,” J. Sist. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 222–238, 2021.

Hertati, E. Haerani, Novriyanto, and F. Syafira, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kenaikan Biaya Haji Tahun 2023 Menggunakan Metode Naive Bayes Clasifier,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 3, pp. 1578–1584, 2023.




DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v9i2.61808

Article Metrics

Abstract view : 124 times
PDF - 39 times

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


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

CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)

Creative Commons License
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License