Analisis sentimen terhadap pemilihan presiden 2024 menggunakan metode random forest

This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya

Saputra, Kevin Bagus (2024) Analisis sentimen terhadap pemilihan presiden 2024 menggunakan metode random forest. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.

	Text Kevin Bagus Saputra_09020220034 full.pdf Restricted to Repository staff only until 26 April 2027. Download (8MB)
	Text Kevin Bagus Saputra_09020220034.pdf Download (9MB)

Abstract

Pada era modern, informasi banyak tersebar luas di media sosial. Salah satu media sosial yang ramai digunakan oleh masyarakat Indonesia yaitu X. Banyak fenomena yang tersebar di media sosial X, fenomena yang hangat diperbincangkan saat ini mengenai opini publik tentang pemilihan presiden yang diadakan di tahun 2024. Opini negatif maupun positif dapat mempengaruhi pemikiran dari orang-orang yang melihat. Dari kejadian pemilihan presiden 2018, banyak kerusuhan yang terjadi karena opini tanpa didasari argumen yang jelas. Oleh karena itu, penelitian mengenai opini publik untuk melihat seberapa banyak opini negatif maupun positif sangat penting dalam melihat gambaran pemilihan presiden di tahun 2024. Metode Random Forest merupakan salah satu metode yang dapat digunakan dalam penelitian sentimen publik. Dasar dari algoritma pembelajaran Random Forest yaitu menggunakan konsep Bagging dan Features Randomness. Model Random Forest yang diperoleh terbilang baik dengan menggunakan pembobotan Term Frequency Invers Document Frequency berjenis Unigram dengan parameter Mtry(Peubah Penjelas) berjumlah 70, Ntry (Jumlah pohon) yaitu 500, dan menggunakan perhitungan model Entropy didapatkan nilai akurasi sebesar 90,75%, recall sebesar 90,51%, presisi sebesar 90,75% dan f-measure 90,62%. Analisis yang didapat menunjukkan sentimen positif kecenderungan menuju kepada capres, cawapres, dan tokoh masyarakat. Sentimen negatif lebih mengarah terhadap kritikan dan kalimat yang tidak pantas diucapkan. Sentimen netral pada data penelitian kebanyakan menggambarkan suatu berita dan informasi.

Statistic

Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Creators:	Creators Email NIM Saputra, Kevin Bagus kecinsaputra@gmail.com 09020220034
Contributors:	Contribution Name Email NIDN Thesis advisor Ulinnuha, Nurissaidah nuris.ulinnuha@gmail.com 2002119001 Thesis advisor Hakim, Lutfi lutfihakimbungah@gmail.com -
Subjects:	Matematika Pendidikan > Metode
Keywords:	Analisis sentimen; random forest; pemilihan Presiden
Depositing User:	Kevin Kevin Bagus Saputra
Date Deposited:	26 Jan 2024 04:06
Last Modified:	26 Jan 2024 04:06
URI:	http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/67873

Actions (login required)

View Item