ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI RUU PERAMPASAN ASET DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Kivandi Nugroho; Firman Noor Hasan;

Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Ruu Perampasan Aset di Twitter

Menggunakan Metode Naïve Bayes

Kivandi Nugroho

Perkembangan dunia semakin berkembang terlebih dalam media sosial, salah satunya adalah
Twitter. Twitter sendiri merupakan media sosial yang dapat diakses oleh berbagai kalangan untuk
berkomunikasi, selain itu terdapat berbagai macam opini masyarakat yang cukup variatif.
Pengumpulan data dari Twitter ini dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen supaya
mengetahui opini masyarakat. Penelitian yang dilakukan peneliti adalah analisis sentimen
masyarakat mengenai RUU Perampasan Aset yang tak kunjung disahkan. Dalam penelitian ini
dimulai dari pengambilan data, processing, Implementasi Data dan evaluasi menggunakan tools
rapidminer. Dalam proses pengambilan data peneliti menggunakan kata kunci “RUU Perampasan
Aset” data yang berhasil diperoleh sebanyak 413 tweet, yang kemudian diolah di tahapan
Preprocessing sehingga nantinya dapat dianalisis menggunakan Metode Naïve Bayes dalam proses
ini didapati data sebanyak 179 tweet. Hasil yang didapati berupa analisis positif dan negatif
mengenai RUU Perampasan Aset, diperoleh hasil sebanyak 129 tweet positif atau 72% tweet positif
dan hanya 50 tweet negatif atau 28% tweet negatif. Untuk class precision positif 86%, dan class
recall sebesar 73%. Sedangkan untuk class precision negatif 50%, dan class recall sebesar 70%,
sehingga mendapatkan hasil accuracy sebesar 72%. Sehingga peneliti menyimpulkan bahwa banyak
orang yang mengharapkan disahkannya RUU Perampasan Aset karena dapat menyita seluruh harta
dari koruptor, dengan begitu diharapkan dapat membuat infrastruktur lebih baik untuk kemajuan
dan kemakmuran rakyat Indonesia.
Kata Kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes, RUU Perampasan Aset, Twitter
Analysis of Public Sentiment Regarding RUU Perampasan Aset on Twitter

Using Naïve Bayes Method
Kivandi Nugroho

The development of the world is growing, especially in social media, one of which is Twitter. Twitter itself is
a social media that can be accessed by various groups to communicate, besides that there are various kinds
of public opinions that are quite varied. Data collection from Twitter can be used to conduct sentiment
analysis in order to find out public opinion. The research conducted by researchers is an analysis of public
sentiment regarding the Asset Forfeiture Bill that has never been passed. This research starts from data
collection, processing, data implementation and evaluation using rapidminer tools. In the process of
retrieving data, researchers used the keyword "RUU Perampasan Aset", the data obtained was 413 tweets,
which were then processed at the Preprocessing stage so that later they could be analyzed using the Naïve
Bayes Method in this process 179 tweets were obtained. The results obtained in the form of positive and
negative analysis of the RUU Perampasan Aset, obtained as many as 131 positive tweets or 72% positive
tweets and only 48 negative tweets or 28% negative tweets. For positive class precision 86%, and class recall
of 73%. As for the negative class precision of 50%, and class recall of 70%, so as to get an accuracy result of
72%. the researchers concluded that many people expect the passing of the RUU Perampasan Aset because
it can confiscate all assets from corruptors, so it is hoped that it can make infrastructure better for the
progress and prosperity of the Indonesian people.
Keywords: Sentiment Analysis, Naïve Bayes, RUU Perampasan Aset, Twitter