Analisa Sentimen Akun @aniesbubble Dalam Mendorong Pemilih Muda Untuk Berpartisipasi Aktif Pada Pilpres

Analisa Sentimen Akun @aniesbubble Dalam Mendorong Pemilih Muda Untuk Berpartisipasi Aktif Pada Pilpres

• By Mayuri, Athiyah Nazifah;
• Skripsi
• 5
• 1-73

Pemilihan umum presiden menjadi ajang pesta politik terbesar yang diselenggarakan oleh Indonesia setiap 5 tahun sekali. Mayoritas pemilih pada pemilu 2024 didominasi oleh kelompok pemilih muda sehingga membuat KPU mendorong peran aktif masyarakat khususnya kalangan anak muda untuk ikut memberikan suara mereka dalam pemilu. Kemunculan akun @aniesbubble di sosial media X  berhasil menarik perhatian pemilih muda dalam kontestasi politik yang sedang terjadi untuk mulai menyuarakan opini dan kritik mereka terhadap 3 paslon capres dan cawapres pada pilpres. Penelitian ini bertujuan melihat sentimen para pengguna sosial media X khususnya anak muda akan kemunculan akun @aniesbubble dalam mendorong partisipasi aktif pemilih muda. Analisa sentimen ini menggunakan metode kuantitatif dengan pengklasifikasian algoritma Naïve Bayes. Dengan dilakukannya analisa sentimen tersebut diperoleh hasil kemunculan akun @aniesbubble yang melakukan pendekatan politik dengan menggunakan istilah-istilah yang akrab di telinga anak muda, telah memancing para pemilih muda untuk berpartisipasi aktif pada pilpres dengan menyuarakan opini dan kritik mereka di sosial media X.

• Katakunci Pilpres, Pemilih muda, Naïve Bayes
• URL http://
• Penerbit ,

REFERENSI

Afif, Z., Azhari, D. S., Kustati, M., & Sepriyanti, N. (2023). Penelitian Ilmiah (Kuantitatif) Beserta Paradigma, Pendekatan, Asumsi Dasar, Karakteristik, Metode Analisis Data Dan Outputnya. j-innovative.org. https://doi.org/10.31004/innovative.v3i3.2260

 

Astuti, T., & Astuti, Y. (2022). Analisis Sentimen Review Produk Skincare Dengan Naïve Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Jurnal Media Informatika Budidarma/Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(4), 1806. https://doi.org/10.30865/mib.v6i4.4119

Annur, Cindy Mutia. (2023, November 01). Jumlah Pengguna Twitter Indonesia Duduki Peringkat Ke-4 Dunia Per Juli 2023. https://databoks.katadata.co.id/

            datapublish/2023/11/01/jumlah-pengguna-twitter-indonesia-duduki-peringkat-ke-4-dunia-per-juli-2023

 

Bhandari, Aniruddha. (2024, Juni 13). Confusion Matrix in Machine Learning. Analytics Vidhya. https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/confusion-matrix-machine-learning

 

Fitriyyah, S. N. J., Safriadi, N., & Pratama, E. E. (2019). Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes. JEPIN (Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika), 5(3), 279. https://doi.org/10.26418/jp.v5i3.34368

 

Harbowo, N. (2023, Oktober 28). Jadi Penentu Pemilu 2024, Para Kontestan Diingatkan Libatkan Anak Muda. kompas.id. https://www.kompas.id/baca/polhuk/2023/10/28/pemuda-menentukan-hasil-pemilu

 

Irnawati, O., & Solecha, K. (2022). Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Flip Menggunakan Naïve Bayes dengan Seleksi Fitur PSO. Jurnal Ilmiah Intech, 4(02), 189–199. https://doi.org/10.46772/intech.v4i02.868

 

Iskandar, J. W., & Nataliani, Y. (2021). Perbandingan Naïve Bayes, SVM, dan k-NN untuk Analisis Sentimen Gadget Berbasis Aspek. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 5(6), 1120–1126. https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3588

 

Jon, A.M., & Paputungan, I.V. (2023). Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram Klub Persija Jakarta Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Yogyakarta

 

Latifatunnisa, Hasna. (2024).Pengertian Data: Fungsi, Jenis, dan Contoh Sederhana 2024 | RevoU. (n.d.). https://revou.co/panduan-teknis/pengertian-data

 

Maulid,Reyvan. (2023, Januari 7). RapidMiner : Tools Data Science Andalan Data Experts. https://dqlab.id/rapidminer--tools-data-science-andalan-data-experts

 

Muhamad, N. (2023, Mei 7). KPU: Pemilih Pemilu 2024 Didominasi oleh Kelompok Gen Z dan Milenial. Katadata.https://databoks.katadata.co.id/datapublish/

            2023/07/05/kpu-pemilih-pemilu-2024-didominasi-oleh-kelompok-gen-z-dan-milenial

 

Razaq, M. T., Nurjanah, D., & Nurrahmi, H. (2023, Mei 8). Analisis Sentimen Review Film Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Fitur TF-IDF. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/19997

 

 Ridho, M.R. (2024, April 19) Pengertian Flowchart: Fungsi, Jenis, Simbol, dan Contohnya.. S1 Teknik Elektro Telkom University. https://bee.telkomuniversity.ac.id/pengertian-flowchart-fungsi-jenis-simbol-dan-contohnya/

Rosyida, N. T., Putro, H. P., & Wahyono, N. H. (2023). ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PILPRES 2024 BERDASARKAN OPINI DARI TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN SVM. Teknokris, 26(1), 23–32. https://doi.org/10.61488/teknokris.v26i1.245

 

Sasongko, M. F., Fauziah, F., & Hayati, N. (2023b). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Kuliner DKI Jakarta dengan Metode Naïve Baiyes dan Support Vector Machine. STRING (Satuan Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 7(3), 241. https://doi.org/10.30998/string.v7i3.13931

 

Thorp, C. (2023, August 13). Twitter menjadi X: Apa makna di balik huruf “X” yang kerap dianggap misterius namun memikat? BBC News Indonesia. https://www.bbc.com/indonesia/articles/ckkxrk2q7nwo

 

Wenando, F. A., Hayami, R., & Anggrawan, A. J. (2020). ANALISIS SENTIMEN PADA PEMERINTAHAN TERPILIH PADA PILPRES 2019 DITWITTER MENGGUNAKAN ALGORITME NAÏVEBAYES. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 7(1), 101–106. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i1.851

 

Yahya, Y., & Mahpuz, M. (2019). Penggunaan Algoritma K-Means Untuk Menganalisis Pelanggan Potensial Pada Dealer SPS Motor Honda Lombok Timur Nusa Tenggara Barat. Infotek, 2(2), 109–118. https://doi.org/10.29408/jit.v2i2.1447