ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENANGANAN KASUS PENEMBAKAN BRIGADIR J DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Abstract

Kepolisian adalah aparat pemerintahan yang bertugas untuk menjaga masyarakat indonesia dari kejahatan dan memberikan rasa nyaman dan aman untuk masyarakat indonesia. Pada penelitian bertujuan untuk mengetahui sentimental masyarakat terhadap kasus yang sempat viral di media sosial beberapa waktu yang lalu, untuk melakukan analisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap penanganan kasus penembakan Brigadir Nofriansyah Yoshua Hutabarat (Brigadir J) oleh Irjen Pol Ferdy Sambo melalui media sosial Twitter. Maka dilakukan lah pengumpulan data dari tweet dengan menggunakan cara crawling data dari Twitter API, setelah mendapatkan data dari masyarakat melalui Twitter maka data akan di olah dengan beberapa cara yaitu pembersihan data dari noise dan karakter tidak relevan, terdapat 1720 data tweet yang digunakan dalam penelitian ini. Metode analisis sentimen yang digunakan adalah algoritma klasifikasi Naïve Bayes, dengan penerapan Knowledge Discovery in Database (KDD) yang meliputi Data Selection, Pre Processing, Transformation, Data Mining, dan Evaluation. Selanjutnya, dilakukan pembobotan sentimen menggunakan kamus lexicon dan kamus negative words untuk mengklasifikasikan data ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model dengan skenario pembagian data 70:30 memiliki kualitas analisis sentimen yang baik, dengan nilai akurasi sebesar 68% dan nilai AUC sebesar 0.76. Kata-kata yang sering muncul dalam dataset adalah "brigadir", "ferdy", "sambo", dan "bunuh". Penelitian ini memberikan wawasan tentang pandangan dan opini masyarakat terhadap penanganan kasus penembakan Brigadir J di Twitter. Diharapkan hasil penelitian ini dapat menjadi referensi data informasi mengenai opini masyarakat terkait isu sensitif dan membantu pihak berwenang dalam memahami persepsi publik terhadap kasus tersebut.