Abstract

Pemilihan Umum Presiden 2024 menjadi perhatian besar masyarakat Indonesia, terutama di media sosial seperti Aplikasi X. Media sosial menyediakan data yang kaya akan opini publik, namun analisis sentimen terhadap teks tidak terstruktur menghadapi tantangan, seperti pola bahasa informal dan campuran bahasa. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terkait Pemilu 2024 menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Dataset terdiri dari 10.250 tweet yang dikumpulkan melalui Twitter API selama Juni–September 2024. Data diproses melalui pembersihan, tokenisasi, stemming, pelabelan sentimen menggunakan VADER, dan pelatihan model CNN. Penelitian ini mencakup enam percobaan, termasuk penghapusan stopwords, penggunaan bobot TF-IDF, dan modifikasi arsitektur CNN. Hasil terbaik diperoleh dari kombinasi CNN dan TF-IDF dengan akurasi 84%, precision 83%, recall 83%, dan F1-score 83%. Distribusi sentimen menunjukkan 45,42% positif, 37,53% negatif, dan 17,04% netral. Penelitian ini mengonfirmasi efektivitas CNN dengan TF-IDF dalam menganalisis sentimen dari teks kompleks di media sosial.

Concepts :

Access to Document

Citations by Year