Analisis Sentimen terhadap Kenaikan Gaji Guru Honorer Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
DOI:
https://doi.org/10.52436/1.jpti.689Kata Kunci:
analisis sentimen, guru honorer, kenaikan gaji, media sosial, naïve bayes, twitterAbstrak
Kesejahteraan guru honorer menjadi isu penting dalam dunia pendidikan, salah satunya terkait kenaikan gaji. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kenaikan gaji guru honorer menggunakan model Naïve Bayes pada dataset Twitter. Data yang digunakan diperoleh melalui crawling dari platform media sosial Twitter dengan kata kunci "kenaikan gaji guru". Proses preprocessing dilakukan meliputi cleaning, case folding, normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming. Data dikategorikan menjadi dua kelas, yaitu sentimen positif dan negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa dari 3091 tweet, 88,35% termasuk dalam kategori sentimen positif, sementara 11,65% menunjukkan sentimen negatif. Model Bernoulli Naïve Bayes terbukti lebih efektif dalam menangani data tidak seimbang, dengan akurasi sebesar 87,86%. Meskipun Multinomial Naïve Bayes memiliki akurasi yang lebih tinggi yaitu 89,65%, model ini cenderung bias terhadap sentimen positif. Sebaliknya, model Gaussian Naïve Bayes menunjukkan akurasi terendah sebesar 65,53%. Penelitian ini memberikan wawasan yang penting bagi pengambil kebijakan untuk mengevaluasi opini publik terkait kesejahteraan guru honorer.
Unduhan
Referensi
M. Muslihudin And S. Hartati, “Guru Honorer Di Kabupaten Pesawaran Menggunakan,” J. Teknol., Vol. 9, Pp. 83–88, 2021.
S. P. Annas Solihin, “Menghitung Harapan: Dampak Kenaikan Gaji Guru Terhadap Masa Depan Pendidikan Indonesia,” Unesa. Accessed: Jan. 23, 2025. [Online]. Available: Https://S2dikdas.Fip.Unesa.Ac.Id/Post/Menghitung-Harapan-Dampak-Kenaikan-Gaji-Guru-Terhadap-Masa-Depan-Pendidikan-Indonesia?Utm_Source=Chatgpt.Com
G. A. Fauzan, “Guru Honorer Dalam Lingkaran Ketidakadilan,” J. Educ., Vol. 4, No. 1, Pp. 197–208, 2021, Doi: 10.31004/Joe.V4i1.418.
Admalinea, “Kesejahteraan Guru Honorer Di Indonesia,” Lpm Detak Alinea Fisip Unand. Accessed: Jan. 23, 2025. [Online]. Available: Https://Detakalinea.Fisip.Unand.Ac.Id/Index.Php/Joomlart-Content/List-All-Categories/19-Berita/82-Kesejahteraan-Guru-Honorer-Di-Indonesia?Utm_Source=Chatgpt.Com
J. A. Nursiyono And C. Chotimah, “Analisis Sentimen Netizen Twitter Terhadap Pemberitaan Ppn Sembako Dan Jasa Pendidikan Dengan Pendekatan Social Network Analysis Dan Naive Bayes Classifier,” J Stat. J. Ilm. Teor. Dan Apl. Stat., Vol. 14, No. 1, Pp. 52–58, 2021, Doi: 10.36456/Jstat.Vol14.No1.A3868.
O. Kaka, A. Ananda Putra Tanggu Mara, K. Wulla Rato, P. Studi Teknik Informatika, And S. Tinggi Manajemen Informatika Komputer Stella Maris Sumba Email Penulis Korespondensi, “Analisis Sentimen Dampak Perkembangan Teknologi Informasi Dan Komunikasi Terhadap Kemajuan Belajar Siswa Smk Rada Pamba Dengan Metode Naive Baiyes,” J. Ilmu Komput. Dan Sist. Inf., Vol. 6, Pp. 191–199, 2023.
D. R. Andriyani, M. Afdal, And S. Monalisa, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Penghapusan Honorer Berdasarkan Opini Dari Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” Build. Informatics, Technol. Sci., Vol. 5, No. 1, Pp. 49–58, 2023, Doi: 10.47065/Bits.V5i1.3541.
M. Taufik Sugandi, Martanto, And U. Hayati, “Analisis Sentimen Komentar Pengguna Youtube Terhadap Kebijakan Baru Badan Penyelenggara Jaminan Kesehatan Sosial Menggunakan Naïve Bayes,” J. Inform. Dan Rekayasa Perangkat Lunak, Vol. 6, No. 1, Pp. 218–227, 2024.
A. A. Rizal, G. S. Nugraha, R. A. Putra, And D. P. Anggraeni, “Twitter Sentiment Analysis In Tourism With Polynomial Naïve Bayes Classifier,” Jtim J. Teknol. Inf. Dan Multimed., Vol. 5, No. 4, Pp. 343–353, 2024, Doi: 10.35746/Jtim.V5i4.478.
A. Sitanggang, Y. Umaidah, Y. Umaidah, R. I. Adam, And R. I. Adam, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Program Makan Siang Gratis Pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Inform. Dan Tek. Elektro Terap., Vol. 12, No. 3, 2024, Doi: 10.23960/Jitet.V12i3.4902.
Y. Nurtikasari, Syariful Alam, And Teguh Iman Hermanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Film Pada Platform Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Insologi J. Sains Dan Teknol., Vol. 1, No. 4, Pp. 411–423, 2022, Doi: 10.55123/Insologi.V1i4.770.
Alfandi Safira And F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Paylater Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf., Vol. 5, No. 1, Pp. 59–70, 2023, Doi: 10.31849/Zn.V5i1.12856.
A. L. Fairuz, R. D. Ramadhani, And N. A. F. Tanjung, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Covid-19 Pada Media Sosial Twitter,” J. Dinda Data Sci. Inf. Technol. Data Anal., Vol. 1, No. 1, Pp. 42–51, 2021, Doi: 10.20895/Dinda.V1i1.180.
D. Darwis, N. Siskawati, And Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, Vol. 15, No. 1, P. 131, 2021, Doi: 10.33365/Jtk.V15i1.744.
S. W. Ritonga, . Y., M. Fikry, And E. P. Cynthia, “Klasifikasi Sentimen Masyarakat Di Twitter Terhadap Ganjar Pranowo Dengan Metode Naïve Bayes Classifier,” Build. Informatics, Technol. Sci., Vol. 5, No. 1, 2023, Doi: 10.47065/Bits.V5i1.3535.
R. R. Salam, M. F. Jamil, Y. Ibrahim, R. Rahmaddeni, S. Soni, And H. Herianto, “Analisis Sentimen Terhadap Bantuan Langsung Tunai (Blt) Bahan Bakar Minyak (Bbm) Menggunakan Support Vector Machine,” Malcom Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., Vol. 3, No. 1, Pp. 27–35, 2023, Doi: 10.57152/Malcom.V3i1.590.
F. N. Hidayat And S. Sugiyono, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Perekrutan Pppk Pada Twitter Dengan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine,” J. Sains Dan Teknol., Vol. 5, No. 2, Pp. 665–672, 2023, Doi: 10.55338/Saintek.V5i2.1359.
M. A. S. Putra, I. Permana, M. Mustakim, And M. Afdal, “Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Gerakan Childfree Di Media Sosial X Menggunakan Algoritma Nbc Dan Svm,” Malcom Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., Vol. 4, No. 4, Pp. 1189–1198, 2024, Doi: 10.57152/Malcom.V4i4.1356.
N. Krisman And J. Gulo, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Kebijakan Kenaikan Uang Kuliah Tunggal ( Ukt ) Pada Media Sosial Analysis Of Public Sentiment Towards The Policy Of Single Tuition Increase ( Ukt ) On Social Media X Using The Naive Bayes Classifier Method,” Vol. 3, No. 12, Pp. 714–722, 2024.
K. A. Lubis, M. T. A. Bangsa, And A. Yudertha, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Pindahnya Ibu Kota Indonesia Dengan Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes,” J. Teknoinfo, Vol. 18, No. 1, Pp. 226–238, 2024, [Online]. Available: Https://Ejurnal.Teknokrat.Ac.Id/Index.Php/Teknoinfo/Index
C. F. Hasri And D. Alita, “Penerapan Metode NaãVe Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Pada Analisis Sentimen Terhadap Dampak Virus Corona Di Twitter,” J. Inform. Dan Rekayasa Perangkat Lunak, Vol. 3, No. 2, Pp. 145–160, 2022, Doi: 10.33365/Jatika.V3i2.2026.
