Dinamika Sentimen Publik dalam Suksesi Pemerintahan Indonesia berdasarkan Analisis Data Media Sosial

Abstract

Dinamika sentimen publik terhadap suksesi pemerintahan di Indonesia menjadi aspek penting dalam memahami persepsi masyarakat yang tercermin melalui sosial media. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model klasifikasi sentimen menggunakan model RandomForest untuk menganalisis tweet terkait suksesi pemerintahan Indonesia. Data yang digunakan terdiri dari 637 tweets yang sudah melalui proses Data Cleaning. Model dilatih menggunakan dataset yang dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Berdasarkan hasil pengujian, model memperoleh akurasi sebesar 66%, menunjukkan bahwa model cukup mampu dalam mengklasifikasikan sebagian besar data secara akurat. Analisis lebih lanjut menunjukkan bahwa model memiliki performa terbaik dalam mendeteksi sentimen Netral, dengan nilai precision sebesar 0,63, recall sebesar 0,86, dan F1-score sebesar 0,73. Namun, performa untuk kelas Negatif dan Positif masih tergolong kurang optimal, terlihat dari nilai recall yang rendah, masing-masing sebesar 0,45 untuk Negatif dan 0,56 untuk Positif. Hal ini mengindikasikan bahwa model masih sering salah dalam mengklasifikasikan data Negatif dan Positif, yang kemungkinan disebabkan oleh ketidakseimbangan data yang ada. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi mengenai bagaimana sentimen publik terhadap suksesi pemerintahan di Indonesia saat ini.