ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP FILM DOKUMENTER 'DIRTY VOTE' DI TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DENGAN OPTIMASI GRID SEARCH |
| Nama: FEBRIAN CHRISSMA BAGASKARA |
| Tahun: 2024 |
| Abstrak Film "Dirty Vote" menjadi sebuah film yang memberikan penjelasan secara realita tentang isu-isu dugaan kecurangan pada sistem demokrasi Indonesia yang dipublikasikan menjelang pelaksanaa pemilu 2024, hal ini memberikan berbagai opini masyarakat yang pro dan kontra terhadap film tersebut sehingga dapat memengaruhi stabilitas terhadap sistem demokrasi Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa reaksi yang diberikan masyarakat terhadap film dokumenter "Dirty Vote" sehingga akan menjadi suatu pertimbangan untuk mengetahui kesadaran masyarakat dalam menanggapi sebuah film secara rasional dan meningkatkan kualitas demokrasi di Indonesia. Penelitian ini akan menguji nilai keakuratan data yang digunakan dalam pengklasifikasian menggunakan Naive Bayes Classifier berdasarkan data twitter yang sudah dikumpulkan. Hasil evaluasi model Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen didapatkan hasil akurasi sebesar 86%, dengan nilai presisi 84?n recall 91%. Jika dibandingkan dengan implementasi metode hyperparameter dari gridsearch dengan kombinasi statified k-fold beserta konfigurasi parameter untuk alpha: [0,1], binarize: [0.0], dan fit prior: [true, false] didapatkan hasil yang lebih baik dengan akurasi sebesar 90%, dengan nilai presisi 87?n recall 94%. Hal ini menunjukan bahwa dengan menggunakan metode optimasi parameter dari Gridsearch dapat membantu sebuah model klasifikasi dalam meningkatkan akurasi. Diharapkan dari penelitian ini dapat memberikan kontribusi signifikan terhadap perkembangan sistem demokrasi di Indonesia, khususnya dalam meningkatkan kesadaran masyarakat agar dapat berpikir secara rasional dan kritis dalam menilai serta menganalisis sebuah film |