Husain Husain
, Universitas Bumigora

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

ANALISIS KLASIFIKASI KUALITAS JAWABAN DEBAT POLITIK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS PRINSIP KERJA SAMA GRICE Muhammad Tahir; Nurhafni Nurhafni; Bukran Bukran; Husain Husain; Muhamad Wisnu Alfiansyah
Journal of Information System, Informatics and Computing Vol 10 No 1 (2026): JISICOM (June 2026)
Publisher : Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Jayakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52362/jisicom.v10i1.2527

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan kualitas jawaban debat politik menggunakan algoritma Naive Bayes berbasis Prinsip Kerja Sama Grice. Data diperoleh dari transkrip debat pasangan calon Bupati dan Wakil Bupati Bima Tahun 2024 yang dikembangkan menjadi 500 data teks dan diberi label ke dalam tiga kategori, yaitu Relevan, Menghindar, dan Tidak Relevan. Tahapan penelitian meliputi preprocessing teks, yaitu case folding, cleaning, stopword removal, dan stemming menggunakan Sastrawi, kemudian dilanjutkan dengan ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Proses klasifikasi dilakukan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan pembagian data 80% sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model menghasilkan 1.207 fitur TF-IDF dan mencapai akurasi sebesar 79,00%, precision 71,76%, recall 79,00%, serta F1-score 73,00%. Hasil menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu mengidentifikasi pola kebahasaan yang berkaitan dengan kepatuhan maupun pelanggaran terhadap maksim percakapan Grice. Penelitian ini membuktikan bahwa pendekatan machine learning dapat digunakan sebagai alat bantu objektif untuk mengevaluasi kualitas komunikasi politik yang lebih efisien.