<![CDATA[Tahun 2024 merupakan tahun politik bagi masyarakat Indonesia, di mana mereka menggunakan hak pilih untuk menentukan pemimpin pemerintahan selama lima tahun ke depan. Dalam konteks ini, pendidikan politik menjadi sangat penting, terutama bagi warga yang kurang memahami seluk-beluk politik dan proses pemilihan umum. Menyadari pentingnya pemahaman tersebut, sekelompok akademisi menciptakan film berjudul "Dirty Vote" dengan tujuan meningkatkan kesadaran masyarakat mengenai proses pemilu serta meminimalisir potensi pelanggaran.Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi opini publik terkait film "Dirty Vote" dengan menggunakan dua model klasifikasi, yaitu Naive Bayes dan Logistic Regression. Penelitian ini melibatkan beberapa tahap, mulai dari pengumpulan data melalui scraping komentar dari platform YouTube, preprocessing data, analisis eksploratif (Exploratory Data Analysis), hingga pengujian performa model menggunakan teknik K-fold Cross Validation, serta visualisasi data menggunakan Word Cloud. Dalam penelitian ini, sebanyak 8888 data komentar dianalisis menggunakan teknik pemrosesan bahasa alami untuk mengukur sentimen publik terhadap film tersebut. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mengidentifikasi 91,30% sentimen positif dan 8,70% sentimen negatif, sedangkan algoritma Logistic Regression memberikan hasil yang lebih tinggi, dengan sentimen positif sebesar 95,65% dan negatif sebesar 4,35%. Dari segi performa, Logistic Regression terbukti lebih unggul dengan akurasi mencapai 95,5%, sedangkan Naive Bayes memiliki akurasi sebesar 91,1%. Pengujian performa dilakukan melalui satu kali pengujian penuh serta delapan kali pengujian dalam berbagai kondisi data, dengan evaluasi kinerja menggunakan ROC dan AUC. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kedua algoritma memberikan evaluasi positif terhadap film "Dirty Vote", dengan Logistic Regression memberikan hasil yang lebih akurat.]]>
Copyrights © 2024
