Analisis Sentimen Data Twitter Mengenai Isu RUU KPK Dengan Metode Support Vector Machine (SVM)

Rani Nooraeni, Heny Dwi Sariyanti, Aulia Fikri Fadhilah Iskandar, Siti Fatimatul Munawwaroh, Suciarti Pertiwi, Yulianus Ronaldias

Abstract


Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK) merupakan lembaga independen di Indonesia yang dibentuk pada tahun 2002 untuk mengatasi masalah korupsi di Indonesia. KPK bertanggungjawab kepada publik dan menyampaikan laporannya secara terbuka dan berkala kepada presiden, DPR, dan BPK. Skor CPI Indonesia dari tahun 2015-2018 masih cenderung stagnan yakni berturut-turut 36, 37, 37 dan 38. Sidang Paripurna DPR menyepakati dilakukannya revisi UU KPK menjadi RUU Inisiatif DPR. Polemik yang terjadi sebagai akibat dari ketidakterbukaan DPR atas keputusannya untuk melakukan revisi UU KPK menimbulkan berbagai respon dari masyarakat. Salah satu media yang dapat digunakan untuk melihat respons masyarakat terkait isu ini adalah Twitter. Untuk menganalisis respon masyarakat dengan menggunakan data Twitter, dapat dilakukan dengan analisis sentiment. Metode pengklasifikasian yang digunakan adalah Support Vector Machine (SVM) Radial Basis Function.


Keywords


RUU KPK, Twitter, Analisis Sentimen, SVM, Radial Basic Function

References


Buntoro, G. A., Adji, T. B., & Purnamasari, A. E. (2014). Sentiment Analysis Twitter dengan Kombinasi Lexicon Based dan Double Propagation. CITEE 2014 (pp. 39-43). Yogyakarta: Jurusan Teknik Elektro FT UGM.

Habibi, R., Setyohadi, D. B., & Ernawati. (2016). Analisis Sentimen pada Twitter Mahasiswa Menggunakan Metode Backpropagation. Informatika, 103-109.

Indonesia Corruption Watch. (2018). Laporan Tren Penindakan Korupsi Tahun 2018.

Jamil, H. N. (2017). Analisis Sentimen pada Online Review Menggunakan Kombinasi Metode Lexicon Based dan Naive Bayes Classifier. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.

Juditha, C. (2014). Opini Publik Terhadap Kasus “KPK Lawan Polisi” dalam Media Sosial Twitter. Jurnal Pekommas, 61-70.

Liu, B. (2012). Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesus lectures on human languange technologies.

Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundation and Trends.

Praptiwi, D. Y. (2018). Analisis Sentimen Online Review Pengguna E-Commerce Menggunakan Support Vector Machine dan Maximum Entropy. Yogyakarta: Universitas Islam Indonesia Yogyakarta. Dipetik September 23, 2019




DOI: https://doi.org/10.31294/p.v22i1.6869

ISSN2579-3500

Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Telepon: 021-21231170, ext. 704 / 705
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License