Analisis Sentimen Terhadap Seleksi CPNS Tahun 2024 Berbasis Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
DOI:
https://doi.org/10.52436/1.jpti.731Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Algoritma Naive Bayes, Seleksi CPNS, Media Sosial, Opini PublikAbstrak
Analisis sentimen opini terhadap seleksi CPNS tahun 2024 berdasarkan media sosial X menerapkan algoritma Naïve Bayes telah dilakukan dalam penelitian ini. Penelitian bertujuan agar dapat melakukan identifikasi terhadap sentimen masyarakat serta mengevaluasi tingkat akurasi algoritma. Data yang dipakai meliputi 3222 tweet yang diambil dari media sosial X dengan kata kunci "cpns 2024". Hasil pengujian memperlihatkan bahwasanya model Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 82.02%, dengan nilai F1-score untuk kategori sentimen positif mencapai 89% dan untuk kategori negatif sebesar 49%. Precision dan recall untuk sentimen positif masing-masing mencapai 92% dan 86%, sementara untuk sentimen negatif adalah 42% dan 59%. Penelitian ini menyumbangkan wawasan mengenai persepsi masyarakat terhadap seleksi CPNS dan dapat membantu pemerintah dalam menyusun strategi komunikasi yang semakin efektif. Hasil penelitian diharapkan mampu berkontribusi signifikan dalam evaluasi proses seleksi CPNS tahun 2024 dan menjadi inspirasi bagi penelitian serupa di masa mendatang.
Unduhan
Referensi
V. A. Sulistiani and M. Hamka, “Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Terhadap Identitas Kependudukan Digital Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” J. Inf. Syst. …, vol. 9, no. 4, pp. 2185–2195, 2024, [Online]. Available: http://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/view/5614%0Ahttps://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/article/download/5614/2906
N. W. A. S. Aprilia and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Terhadap Media Sosial Twitter dengan Kasus Kampanye Anti-Korupsi di Indonesia Menggunakan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, p. 695, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7582.
S. Styawati, A. R. Isnain, N. Hendrastuty, and L. Andraini, “Comparison of Support Vector Machine and Naïve Bayes on Twitter Data Sentiment Analysis,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 6, no. 1, pp. 56–60, 2021, doi: 10.30591/jpit.v6i1.3245.
U. Khaira, R. Aryani, and R. W. Hardian, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine (SVM) Pada Analisis Sentimen Kebijakan Kemdikbudristek Mengenai Kuota Internet Selama Covid-19,” J. Process., vol. 18, no. 2, pp. 272–285, 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.2.897.
F. A. Artanto, F. Teknik, U. Muhammadiyah, and P. Pekalongan, “Implementasi Algoritma Random Forest dan Model Bag of Words Dalam Analisis Sentimen Mengenai E-Materai,” vol. 4, no. 2, pp. 139–145, 2024, doi: 10.54259/satesi.v4i2.3240.
F. S. Pamungkas and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM, NAIVE BAYES dan KNNuntuk Studi Tanggapan Masyarakat Indonesia TerhadapPandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” Pros. Semin. Nas. Mat., vol. 4, pp. 1–7, 2021, [Online]. Available: https://journal.unnes.ac.id/sju/prisma/article/view/45038
Fuad Amirullah, Syariful Alam, and M.Imam Sulistyo S, “Analisis Sentimen Terhadap Kinerja KPU Menjelang Pemilu 2024 Berdasarkan Opini Twitter Menggunakan Naïve Bayes,” STORAGE J. Ilm. Tek. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 3, pp. 69–76, 2023, doi: 10.55123/storage.v2i3.2293.
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.
R. I. Lutfi, B. S. Rintyarna, and W. Suharso, “Mapping Opini Publik Terhadap Calon PNS Yang Mundur Setelah Lolos Dengan Teknik Berbasis Multinomial Naive Bayes,” J. Smart Teknol., vol. 5, no. 1, pp. 127–135, 2023.
Fitriani Fitriani, Ema Utami, and Anggit Dwi Hartanto, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Pelaksanaan P3K Guru Dengan Algoritma Naive Bayes Dan Decision Tree,” Tek. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 3, no. 1, pp. 23–30, 2022, doi: 10.46764/teknimedia.v3i1.53.
A. Septiarini, Rizqi Saputra, Andi Tejawati, and Masna Wati, “Deteksi Sarung Samarinda Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Pengolahan Citra,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 5, pp. 927–935, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i5.3435.
F. Fitriani, “Comparison of Naïve Bayes and Knn Algorithms in the Analysis of Public Sentiment Regarding the Implementation of Government Employees With Teacher Work Agreements,” Bull. Netw. Eng. Informatics, vol. 1, no. 1, p. 18, 2023, doi: 10.59688/bufnets.v1i1.6.
S. Mandasari, B. H. Hayadi, and R. Gunawan, “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 5, no. 2, p. 118, 2022, doi: 10.53513/jsk.v5i2.5635.
D. Duei Putri, G. F. Nama, and W. E. Sulistiono, “Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 10, no. 1, pp. 34–40, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i1.2262.
T. Krisdiyanto, “Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf., vol. 7, no. 1, p. 32, 2021, doi: 10.24014/coreit.v7i1.12945.
W. Astuti, E. Firasari, F. Lia Dwi Cahyanti, and F. Sarasati, “Analysis Sentiment on the Acceptance of Cpns 2021 on Twitter Social Media Using Textblob,” J. Comput. Inf. Technol. As an Accredit. J. Rank, vol. 19, no. 1, pp. 15–21, 2022, [Online]. Available: https://doi.org/10.33480/techno.v19i1.2980
A. R. Isnain, A. I. Sakti, D. Alita, and N. S. Marga, “Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm,” J. Data Min. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, p. 31, 2021, doi: 10.33365/jdmsi.v2i1.1021.
S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Semin. Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., pp. 163–170, 2021, [Online]. Available: https://vaksin.kemkes.go.id/
D. P. Artanti, A. Syukur, A. Prihandono, and D. R. I. M. Setiadi, “Analisa Sentimen Untuk Penilaian Pelayanan Situs Belanja Online Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” pp. 8–9, 2018.
K. Anwar, “Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 2, no. 4, pp. 148–155, 2022, doi: 10.30865/klik.v2i4.315.
F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
A. Nugroho and Y. Religia, “Analisis Optimasi Algoritma Klasifikasi Naive Bayes menggunakan Genetic Algorithm dan Bagging,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 5, no. 3, pp. 504–510, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3067.
S. A. Aaputra, Didi Rosiyadi, Windu Gata, and Syepry Maulana Husain, “Sentiment Analysis Analysis of E-Wallet Sentiments on Google Play Using the Naive Bayes Algorithm Based on Particle Swarm Optimization,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 3, no. 3, pp. 377–382, 2019, doi: 10.29207/resti.v3i3.1118.
A. R. Isnain, H. Sulistiani, B. M. Hurohman, A. Nurkholis, and S. Styawati, “Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen,” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 8, no. 2, p. 299, 2022, doi: 10.26418/jp.v8i2.54704.
A. R. Isnain, N. S. Marga, and D. Alita, “Sentiment Analysis Of Government Policy On Corona Case Using Naive Bayes Algorithm,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 15, no. 1, p. 55, 2021, doi: 10.22146/ijccs.60718.
E. Laia and M. Yamin, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes dalam Menganalisis Sentimen pada Review Pengguna E-Commerce,” Media Online), vol. 4, no. 1, pp. 305–316, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1186.
I. Oktavia and A. R. Isnain, “Analisis Sentimen Opini Terhadap Tools Artificial Intelligence (AI) Berdasarkan Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, p. 777, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7524.
Rayuwati, Husna Gemasih, and Irma Nizar, “IMPLEMENTASI AlGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENYEBARAN COVID,” Jural Ris. Rumpun Ilmu Tek., vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2022, doi: 10.55606/jurritek.v1i1.127.
C. C. Dan and L. Saufa Yardha, “Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi Mobile Jkn Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. Sci. Soc. Res., vol. 4307, no. 2, pp. 555–563, 2024, [Online]. Available: http://jurnal.goretanpena.com/index.php/JSSR
Rita Retnosari, “Analisa kelayakan kredit usaha mikro berjalan pada perbankan dengan metode naive bayes,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput., vol. 8, no. 1, pp. 53–59, 2021, doi: 10.30656/prosisko.v8i1.2848.
A. Aziz and I. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Kebijakan Pemerintah … Metode Naïve Bayes (Abdul Aziz) |842 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika,” J. Sains Komput. Inform. (J-SAKTI, vol. 5, no. 2, p. 7806700, 2021.
M. Zalukhu, “Analsis dan Implementasi Metode Naïve Bayes dan SVM Pada Sentimen Pemilihan Calon Presiden RI Info Artikel Abstrak,” KETIK J. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 18–26, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.faatuatua.com/index.php/KETIK
