Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Tentang Program Mudik Gratis Pemerintah Kota Medan 2024

Nurwana Nazla Saragih, Rakhmat Kurniawan

Abstract


Pemerintah Kota Medan secara rutin mengadakan program mudik gratis bagi masyarakatnya, yang telah berlangsung selama tiga tahun berturut-turut (2022, 2023, dan 2024). Program ini mendapatkan respons beragam dari masyarakat, yang terekam melalui berbagai komentar di media sosial. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program mudik gratis tahun 2024 dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan berupa 394 komentar dari akun Instagram resmi Wali Kota Medan, yang diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen positif, negatif, dan netral. Metode penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing (cleaning, case folding, tokenizing, filtering, stopword removal, stemming), serta penerapan algoritma Naïve Bayes dengan teknik TF-IDF sebagai fitur ekstraksi. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan bahwa dari total 394 komentar, terdapat 110 komentar positif, 107 komentar negatif, dan 177 komentar netral. Model Naïve Bayes yang digunakan mencapai akurasi sebesar 51,667%. Meskipun model mampu mengklasifikasikan data dengan tingkat keakuratan sedang, terdapat kelemahan dalam mendeteksi sentimen negatif, yang tercermin dari rendahnya recall pada kelas negatif. Faktor-faktor seperti ketidakseimbangan kelas, pemilihan fitur, dan kualitas data menjadi aspek yang perlu ditingkatkan untuk meningkatkan kinerja model di masa mendatang.


Keywords


Analisis Sentimen; Mudik Gratis; Naïve Bayes

Full Text:

PDF

References


“Pemanfaatan Media Kompas Kiblat RHI Dalam Pengakurasian Arah Kiblat Di Lingkungan Ranting Muhammadiyah Barus Mudik Tapanuli Tengah,” Ihsan: Jurnal Pengabdian Masyarakat, Apr. 2022, doi: 10.30596/ihsan.v4i1.9802.

Robie Fanreza, Munawir Pasaribu, and Arwin Juli Rakhmadi Butar-Butar, “Sentiment Analysis Of Public Comments On Quick Response Code Indonesian Standard (Qris) On Twitter Social Media Using The Naïve Bayes Classifier Method,” vol. 5, no. 2, pp. 276–286, 2024.

K. Dwi Ningtyas and R. Kurniawan, “Penerapan Natural Language Processing Pada Aplikasi Chatbot Info Layanan Kantor Menggunakan Naïve Baiyes Algorithm,” Januari, 2023, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/index

Muhammad Suhery, Gema Ramadhan, and Abdul Halim Hasugian, “Analisis Sentimen Masyarakat Kota Medan Terhadap Persiapan PON XXI Sumut-Aceh 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes,” Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam, vol. 2, no. 5, pp. 10–18, Aug. 2024, doi: 10.62383/polygon.v2i5.207.

T. H. Apandi and C. A. Sugianto, “Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kepuasan Pelayanan Perekaman e-KTP (Naive Bayes Algorithm for Satisfaction Prediction of e-ID Card Recording Service),” 2019.

Z. Attoriq, F. Wahyudi, and A. H. Hasugian, “Science Midwifery Analysis of side effects from using influenza drugs using the Naïve Bayes method,” Online, 2024. [Online]. Available: www.midwifery.iocspublisher.orgJournalhomepage:www.midwifery.iocspublisher.org

Yeni Safitri, Rakhmat Kurniawan, and Suhardi, “Analisis Sentimen Mengenai Childfree Menggunakan Metode Naïve Bayes,” The Indonesian Journal of Computer Science, vol. 13, no. 4, Jul. 2024, doi: 10.33022/ijcs.v13i4.4136.

V. S. Ginting, K. Kusrini, and E. Taufiq, “Implementasi Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan Sekolah Menggunakan Python,” Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 10, no. 1, Jun. 2020, doi: 10.35585/inspir.v10i1.2535.

A. H. Hasugian, R. A. Putri, and M. Khairani, “Analysis of Public Sentiment towards Beverage Franchise Reviews Using the Naïve Bayes Algorithm”, doi: 10.54209/jurnalkomputer.v15i01.102.

E. Darwisah Harahap and R. Kurniawan, “Analisis Sentimen Komentar Terhadap Kebijakan Pemerintah Mengenai Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) Pada Aplikasi X Menggunakan Metode Naïve Bayes,” 2024.

irwan, Analisis Sentimen Terhadap Tindakan Pemerintah Indonesia Untuk Menampung Sementara Pengungsi Etnis Rohingya Menggunakan Naïve Bayes Classifier. Hogarth Press ; Institute of Psycho-analysis, 2024.

R. R. Harahap and Mhd. Furqan, “Sentiment Analysis towards the 2024 Vice Presidential Candidate Debate Using the Support Vector Machine Algorithm,” sinkron, vol. 8, no. 3, pp. 1783–1794, Jul. 2024, doi: 10.33395/sinkron.v8i3.13903.

G. Septania Al-Husna, D. Asmarajati, I. Ahmad Ihsanuddin, R. Mahmudati, U. Sains Al-Qur, and R. Artikel, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Pada Ulasan Pengguna Aplikasi Linkedin 1) Info Artikel Abstrak,” vol. 3, no. 2, pp. 139–144, 2024, doi: 10.55123.

K. Kevin, M. Enjeli, and A. Wijaya, “Analisis Sentimen Pengunaaan Aplikasi Kinemaster Menggunakan Metode Naive Bayes,” Jurnal Ilmiah Computer Science, vol. 2, no. 2, pp. 89–98, Jan. 2024, doi: 10.58602/jics.v2i2.24.

Hawraa Fadhil Khelil, Mohammed Fadhil Ibrahim, Hafsa Ataallah Hussein, and Raed Kamil Naser, “Evaluation of Different Stemming Techniques on Arabic Customer Reviews,” Journal of Techniques, vol. 6, no. 2, pp. 1–8, Feb. 2024, doi: 10.51173/jt.v6i2.2313.




DOI: https://doi.org/10.24114/cess.v10i1.68092

Article Metrics

Abstract view : 55 times
PDF - 19 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