Indonesian Journal of Applied Informatics
Vol 9, No 2 (2025)

Penggunaan Metode Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Pembangunan Ibu Kota Nusantara Pada Media Sosial

Adi Julia Saputra (National Institute Technology of Malang)
Sentot Achmadi (National Institute Technology of Malang)
Karina Auliasari (National Institute Technology of Malang)



Article Info

Publish Date
16 Jun 2025

Abstract

Abstrak :Indonesia, sebagai negara kepulauan terbesar, menghadapi tantangan pemerataan pembangunan, salah satunya dengan memindahkan ibu kota ke Ibu Kota Nusantara (IKN) di Kalimantan Timur. Proyek ini bertujuan untuk mengatasi masalah di Jakarta, namun ada kekhawatiran mengenai dampaknya terhadap ekonomi dan politik. Twitter menjadi platform utama untuk menganalisis opini masyarakat mengenai pemindahan ibu kota. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) menggunakan metode Logistic Regression, yang mengklasifikasikan opini menjadi positif, negatif, atau netral. Dengan menganalisis tweet yang terkait, penelitian ini menemukan bahwa mayoritas sentimen adalah negatif. Model yang digunakan berhasil mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi yang baik pada data pelatihan, meskipun hasil pada data pengujian menunjukkan tantangan lebih lanjut. Temuan ini memberikan wawasan tentang bagaimana masyarakat memandang rencana pemindahan ibu kota dan dapat membantu dalam pengambilan keputusan kebijakan.===================================================Abstract :Indonesia, as the largest archipelagic country, faces the challenge of equitable development, one of which is the relocation of the capital city to Ibu Kota Nusantara (IKN) in East Kalimantan. This project aims to address issues in Jakarta, but there are concerns about its impact on the economy and politics. Twitter has become the main platform for analyzing public opinion regarding the capital city relocation. This study aims to analyze public sentiment toward Ibu Kota Nusantara (IKN) using the Logistic Regression method, which classifies opinions into positive, negative, or neutral. By analyzing related tweets, the study found that the majority of sentiments were negative. The model used was able to classify sentiments with good accuracy on training data, although the results on testing data showed further challenges. These findings provide insights into how the public perceives the capital relocation plan and can assist in policy decision-making

Copyrights © 2025






Journal Info

Abbrev

ijai

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Indonesian Journal of Applied Informatics publishes articles that are of significance in their respective fields whilst also contributing to the discipline of informatics as a whole and its application. Every incoming manuscript will first be examined by the Editorial Board in accordance with ...