ANALISIS PERBANDINGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN RUU PILKADA DI APLIKASI X

Comparative Analysis of Convolutional Neural Network and Support Vector Machine in Sentiment Analysis of the Regional Election Bill on the X Application

  • Yohana Uba Ladopurab STIKOM Uyelindo Kupang
  • Yampi R. Kaesmetan STIKOM Uyelindo Kupang, NTT
DOI: https://doi.org/10.52362/jisamar.v9i2.1887

Abstract

Regulasi terkait Pemilihan Kepala Daerah (RUU Pilkada) sering menjadi perbincangan publik dan memunculkan beragam opini di media sosial, termasuk di Aplikasi X. Analisis sentimen terhadap opini publik dapat memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan masyarakat dalam memahami persepsi terhadap RUU Pilkada. Dalam penelitian ini, dilakukan perbandingan antara metode Convolutional Neural Network (CNN) dan Support Vector Machine (SVM) untuk analisis sentimen terhadap data yang dikumpulkan dari Aplikasi X. Berdasarkan hasil evaluasi, SVM menunjukan kinerja yang lebih dibandingkan CNN pada hampir semua matriks, dengan akurasi SVM mencapai 92,38% dan F1-score 27,27%. Sebaliknya, CNN mencatatkan akurasi 62,86 dan F1-score 7,14%. Meskipun CNN unggul dalam pemrsesan data sekuensial, SVM terbukti lebih stabil dan akurat dalam konteks dataset ini.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Yohana Uba Ladopurab, STIKOM Uyelindo Kupang

Program Studi Teknik Informatika

Yampi R. Kaesmetan, STIKOM Uyelindo Kupang, NTT

Program Studi Teknik Informatika

References

[1] Rianda, M., dan Hamzah, M. A. Implikasi Putusan Mahkamah Konstitusi Nomor 1/PHPU.
PRES-XXII/2024 terhadap Pelaksanaan Pemilihan Kepala Daerah.
[2] Tokan, C. F., Andriani, P., Ang, S. Dan Prianto, Y. 2024. Penanganan Demonstran Pada Aksi
Mengawal Putusan Mk Di Jakarta. Multilingual: Journal Of Universal Studies. 4(3): 368-380, available at: https://ejournal.penerbitjurnal.com/index.php/multilingual/article/view/928
[3] Nursinggah, L., Mufizar, T. Dan Perjuangan, U. 2024. Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi X
Terhadap Program Makan Siang Gratis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier. J. Inform. Dan
Tek. Elektro Ter. 12(3). Availabe at:
https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/4336
[4] Naufal, M. F. Dan Kusuma, S. F. 2022. Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap
Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Berbasis Deep Learning. Jurnal Edukasi Dan Penelitian. 8(1): 44-49. Availabe at: https://repository.ubaya.ac.id/41763/
[5] Sitio, G. Y., Rumapea, S. A. Dan Lumbanraja, P. 2023. Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota
Negara Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Convolutional Neural Network (CNN). METHOTIKA: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika. 3(2): 97-104. Availabe at: https://ejurnal.methodist.ac.id/index.php/methotika/article/view/2680
[6] Susilawati, A. T., Lestari, N. A. Dan Nina, P. A. 2024. Analisis Sentimen Publik Pada Twitter
Terhadap Boikot Produk Israel Menggunakan Metode Naïve Bayes. Nian Tana Sikka: Jurnal Ilmiah Mahasiswa. 2(1): 26-35. Tersedia pada: https://ejournal-nipamof.id/index.php/NianTanaSikka/article/view/240
[7] Abidin, R. Dan Herawati, A. 2024. Analisis Sentimen Publik Terhadap Kebijakan
Program Tabungan Perumahan Rakyat (Tapera). Journal Of Information System And Computer. 4(1): 13-19. available at: https://journal.unisnu.ac.id/JISTER/article/view/1002/449
[8] Setyaningtyas, E. Dan Nugroho, K. 2024. Analisis Sentimen Media Sosial Pada Pengguna Twitter Terhadap Pemilu 2024 Menggunakan Metode LSTM. Jurasik (Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika). 9(2): 673-683. available at: https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik/article/view/799
[9] Ramdhani, N. 2021. Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Belajar Daring Selama
Pandemi Covid-19 Dengan Deep Learning. Jurnal Siliwangi Seri Sains Dan Teknologi. 7(2). available at: https://jurnal.unsil.ac.id/index.php/jssainstek/article/view/4281
[10] Harahap, E. D. Dan Kurniawan, R. 2024. Analisis Sentimen Komentar Terhadap Kebijakan
Pemerintah Mengenai Tabungan Perumahan Rakyat (TAPERA) Pada Aplikasi X Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas. 166-175. available at: https://ejournal.ust.ac.id/index.php/JTIUST/article/view/3911
[11] Maulana, A. Dan Yuliana, A. 2024. Analisis Sentimen Opini Publik Terkait Judi Online Pada
Pengguna Aplikasi X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Mechine. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan. 12(3S1): available at: https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/5187
[12] Wijayanti, K. Dan Wijayani, Q. N. 2024. Peranan Aplikasi Twitter Atau X Dalam Interaksi
Komunikasi Guna Membantu Penyeimbangan Kesehatan Mental Pada Remaja Saat Ini. Journal Sains Student Research. 2(1): 07-15. available at: https://ejurnal.kampusakademik.co.id/index.php/jssr/article/view/469
[13] Homaidi, A. Dan Fatah, Z. 2024. Implementasi Metode K-Nearest Neighbors (KNN) Untuk
Klasifikasi Penyakit Jantung. G-Tech: Jurnal Teknologi Terapan. 8(3): 1720-1728. Available at: https://ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g-tech/article/view/4495
[14] Purnama, J. J. Dan Rahayu, S. 2022. Klasifikasi Konsumsi Energi Industri Baja Menggunakan
Teknik Data Mining. Jurnal Teknoinfo. 16(2): 395-407. available at: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/article/view/1984
[15] Paul, H., Wiguna, A. S. Dan Santoso, H. 2023. Penerapan Algoritma Support Vector Machine
Dan Naive Bayes Untuk Klasifikasi Jenis Mobil Terlaris Berdasarkan Produksi Di Indonesia. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika. 7(1): 39-44. available at: https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/4336
[16] Susana, H. 2022. Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI). 4(1): 1-8. available at: https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/view/96
[17] Larasati, R. C., Dewi, C. Dan Christanto, H. J. 2024. Analisis Sentimen Produk Kecantikan
Jenis Moisturizer Di Twitter Menggunakan Algoritma Super Vector Machine. Jurnal Tekinkom (Teknik Informasi Dan Komputer). 7(1): 124-134. available at: https://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/Tekinkom/article/view/1243
[18] Maulana, A. R. Dan Rochmawati, N. 2020. Opinion Mining Terhadap Pemberitaan Corona Di
Instagram Menggunakan Convolutional Neural Network. Journal Of Informatics And Computer Science (JINACS). 2(01): 53-59. available at: https://ejournal.unesa.ac.id
[19] Permana, M. A., Darwiyanto, E. Dan Bijaksana, M. A. 2021. Pembobotan Dan Pemeringkatan
Ayat Al-Quran Berdasarkan Compound, Term Frequency Dan Prinsip Pareto Untuk Membantu Hafalan. Eproceedings Of Engineering. 8(2). available at: https://openlibrarypubications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/14723
[20] Rohmansa, R. Q., Pratiwi, N. Dan Palepa, M. J. 2024. Analisis Sentimen Ulasan Pengguna
Aplikasi Discord Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor. JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian Dan Pembelajaran Informatika). 9(1): 368-378. available at: https://jurnal.stikipgritulungagung.ac.id/index.php/jipi/article/view/4943
[21] Liawati, A., Narasati, R., Solihudin, D., Rohmat, C. L. Dan Permana, S. E. 2023. Analisis
Sentimen Komentar Politik Di Media Sosial X Dengan Pendekataan Deep Learning. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). 7(6): 3557-3563. available at: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/8248
[22] Arfan, I. S., Fauziah, S. Dan Nawangsih, I. 2024. Analisis Sentimen Terhadap Cyber Bullying
Di X Menggunakan Algoritma Naïve Bayes: Sentiment Analyst Of Cyber Bullying In X Using Naïve Bayes Algorithm. MALCOM: Indonesian Journal Of Machine Learning And Computer Science. 4(4): 1411-1419. available at: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom
[23] Ni'mah, A. T. Dan Arifin, A. Z. 2020. Perbandingan Metode Term Weighting Terhadap Hasil
Klasifikasi Teks Pada Dataset Terjemahan Kitab Hadis. 13(2): 172-180. available at: https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa/article/view/6412
[24] Huda, K., Pohan, S. D., dan Herlina, Y. 2024. Penerapan Pembobotan Term Frequency
InverseDocument Frequency dan Algoritma K-Nearest Neighbor untuk Analisis Ulasan Hotel di Situs Tripadvisor. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan. 12(3). available at: https://journal.eng.unila.ac.id/index.php/jitet/article/view/4800
[25] Lestari, S. Dan Febryanti, M. 2024. Analisis Sentimen Mengenai Produk Inovasi Invisible TV
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. INTECOMS: Journal Of Information Technology And Computer Science. (5): 1675-1684. available at: https://journal.ipm2kpe.or.id/index.php/INTECOM/article/view/11585/7824
[26] Yohannes, R. Dan Al Rivan, M. E. 2022. Klasifikasi Jenis Kanker Kulit Menggunakan CNN
SVM. Jurnal Algoritme. 2(2): 133-144. available at: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/algoritme/article/view/2363
[27] Aruan, J. D. C., Rahayudi, B. Dan Ridok, A. 2022. Analisis Sentimen Opini Masyarakat
Terhadap Pelayanan Rumah Sakit Umum Daerah Menggunakan Metode Support Vector Machine Dan Term Frequency-Inverse Document Frequency. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer. 6(5): 2072-2078. available at: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/10976/4860
[28] Adek, R. T., Fikry, M. Dan Khalil, U. 2021. News Opinion Classification Application With Support Vector Machine
Algorithm Using Framework Codeigniter. Journal Of Informatics And Telecommunication Engineering. 5(1): 160-166. available at: https://ojs.uma.ac.id/index.php/jite/article/view/5189/3420
[29] Sari, D. Dan Kurniawan, R. 2024. Analisis Sentimen Terhadap Kinerja Program Walikota Medan Pada Media Sosial
X Menggunakan Support Vector Machine: Sentiment Analysis Of The Performance Of Medan Mayor Program On Social Media X Using Support Vector Machine. MALCOM: Indonesian Journal Of Machine Learning And Computer Science. 4(4): 1539-1548. available at: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom/article/view/1685
[30] Adiyatma, F. A., Alam, S. Dan Komara, M. A. 2024. Analisis Sentimen Masyarakat Di Platform X Terhadap
Penggunaan Bansos Untuk Memenangkan Salah Satu Capres Tertentu Di Pilpres 2024 Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Jati (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika). 8(5): 9941-9947. available at: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/10836

[31] Wati, R. Dan Ernawati, S. 2021. Analisis Sentimen Persepsi Publik Mengenai PPKM Pada Twitter Berbasis SVM
Menggunakan Python. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas. 240-247. available at: https://ejournal.ust.ac.id/index.php/JTIUST/article/view/1465
[32] Vindua, R. Dan Zailani, A. U. 2023. Analisis Sentimen Pemilu Indonesia Tahun 2024 Dari Media Sosial Twitter
Menggunakan Python. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer). 10(2): 479-487. available at: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id
Published
2025-05-09
How to Cite
LADOPURAB, Yohana Uba; KAESMETAN, Yampi R.. ANALISIS PERBANDINGAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN RUU PILKADA DI APLIKASI X. Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research, [S.l.], v. 9, n. 2, p. 908-927, may 2025. ISSN 2598-8719. Available at: <https://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar/article/view/1887>. Date accessed: 18 may 2025. doi: https://doi.org/10.52362/jisamar.v9i2.1887.
Citation Formats
Issue
Vol 9 No 2 (2025): JISAMAR (March-May 2025)
Section
Articles
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.