UNAMAUNAMA

Jurnal PROCESSORJurnal PROCESSOR

Media sosial kerap menjadi cerminan respons publik terhadap isu sosial dan politik. Twitter, sebagai salah satu platform paling aktif, memfasilitasi percakapan singkat melalui penggunaan hashtag yang mencerminkan sentimen kolektif masyarakat. Penelitian ini bertujuan menganalisis persepsi publik terhadap tagar #KaburAjaDulu di Twitter menggunakan pendekatan lexicon-based dengan kamus InSet (Indonesia Sentiment Lexicon). Sebanyak 581 tweet berbahasa Indonesia yang memuat tagar tersebut dikumpulkan pada periode 1 Januari 2025 hingga 8 Mei 2025, kemudian diproses melalui tahapan pra-pemrosesan teks, yang mencakup case folding, pembersihan karakter khusus, tokenisasi, stopword removal (termasuk penghapusan kata “kaburajadulu), serta lemmatisasi. Setiap tweet dianalisis melalui pencocokan token terhadap entri dalam kamus InSet untuk menghitung skor polaritas, yang kemudian diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Hasil klasifikasi menunjukkan distribusi sentimen dengan 41,72% negatif, 33,73% netral, dan 24,55% positif. Analisis terhadap kata-kata dominan mengindikasikan bahwa tagar tersebut banyak digunakan untuk mengekspresikan kritik, sarkasme, serta ketidakpuasan publik terhadap isu sosial dan politik nasional. Pendekatan lexicon-based terbukti efisien dalam menganalisis opini publik berbahasa Indonesia karena tidak memerlukan proses pelatihan model (training) dan mampu memberikan gambaran kuantitatif yang jelas terhadap kecenderungan sentimen masyarakat. Namun demikian, metode ini masih memiliki keterbatasan dalam mengenali konteks sarkasme dan negasi pada bahasa informal yang digunakan di Twitter. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi empiris berupa pemetaan persepsi publik terhadap fenomena digital #KaburAjaDulu, sekaligus menjadi pijakan bagi pengembangan metode analisis sentimen yang lebih adaptif dan kontekstual pada studi komunikasi digital di masa mendatang.

Berdasarkan analisis terhadap 581 tweet dengan tagar.KaburAjaDulu, diperoleh distribusi sentimen sebesar 41,72% negatif, 33,73% netral, dan 24,55% positif.Pola ini menggambarkan penggunaan tagar tersebut sebagai bentuk ekspresi kritik dan ketidakpuasan publik terhadap dinamika sosial dan politik di Indonesia.Hasil ini menegaskan bahwa metode lexicon-based efektif dalam mengungkapkan persepsi publik terhadap fenomena digital berbahasa Indonesia, meskipun masih memiliki keterbatasan dalam mengenali konteks sarkasme dan negasi.Penelitian selanjutnya perlu mengembangkan metode yang lebih adaptif untuk menangkap nuansa bahasa informal di media sosial.

Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat berfokus pada pengembangan metode analisis sentimen yang lebih mampu mengenali sarkasme dan negasi dalam bahasa informal yang digunakan di Twitter. Hal ini dapat dilakukan dengan menggabungkan pendekatan lexicon-based dengan teknik machine learning yang lebih canggih, seperti deep learning, untuk menangkap konteks kalimat secara lebih akurat. Kedua, penelitian dapat memperluas cakupan analisis dengan melibatkan data dari platform media sosial lain, seperti Instagram dan Facebook, untuk mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif tentang persepsi publik terhadap isu sosial dan politik. Ketiga, penelitian dapat mengeksplorasi hubungan antara sentimen publik di media sosial dengan perilaku nyata masyarakat, seperti partisipasi politik dan tindakan sosial, untuk memahami dampak media sosial terhadap dinamika sosial dan politik di Indonesia. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap pengembangan ilmu komunikasi digital dan pemahaman tentang peran media sosial dalam membentuk opini publik.

  1. Analisis Sentimen Terhadap Tagar Kabur Aja Dulu Di Twitter Menggunakan Metode Lexicon-Based | Jurnal... doi.org/10.33998/processor.2025.20.2.2542Analisis Sentimen Terhadap Tagar Kabur Aja Dulu Di Twitter Menggunakan Metode Lexicon Based Jurnal doi 10 33998 processor 2025 20 2 2542
  2. J-ICON: Jurnal Komputer dan Informatika. sentiment analysis time covid method icon jurnal komputer informatika... doi.org/10.35508/jicon.v9i2.4275J ICON Jurnal Komputer dan Informatika sentiment analysis time covid method icon jurnal komputer informatika doi 10 35508 jicon v9i2 4275
  3. Analisis Sentimen Larangan Impor Pakaian Bekas Menggunakan Metode Support Vectore Machine dan Lexicon... doi.org/10.38204/tematik.v11i1.1890Analisis Sentimen Larangan Impor Pakaian Bekas Menggunakan Metode Support Vectore Machine dan Lexicon doi 10 38204 tematik v11i1 1890
Read online
File size569.54 KB
Pages11
DMCAReport

Related /

JURIS Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi X Terhadap Pelaksanaan Makan Bergizi Gratis Menggunakan Metode Adaptive Neuro Fuzzy Inference System 2026More at 2026

NURISNURIS Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) agar perbedaan sentimen positifPenelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat menggunakan metode Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) agar perbedaan sentimen positif

JURIS Analisis Sentimen Terhadap Keyword Tertentu Pada Platform Media Sosial X Menggunakan Algoritma Naive Bayes 2025More at 2025

STMIK DCISTMIK DCI Evaluasi menunjukkan akurasi keseluruhan sekitar 72%, dengan kinerja baik pada kelas positif dan negatif namun masih rendah pada kelas netral. Hasil tersebutEvaluasi menunjukkan akurasi keseluruhan sekitar 72%, dengan kinerja baik pada kelas positif dan negatif namun masih rendah pada kelas netral. Hasil tersebut

JURIS Penerapan SVM Sebagai Algoritma Machine Learning Dalam Analisis Sentimen Terhadap Telemedicine di Indonesia 2025More at 2025

UMPPUMPP Penelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas sentimen publik terhadap telemedicine di Indonesia bersifat positif. Namun, terdapat pula sentimen negatif yangPenelitian ini menunjukkan bahwa mayoritas sentimen publik terhadap telemedicine di Indonesia bersifat positif. Namun, terdapat pula sentimen negatif yang

JURIS Strategi Media Sosial Kang Dedi Mulyadi KDM Citra dan Respon Masyarakat Jawa Barat 2025More at 2025

LINTASBUDAYANUSANTARALINTASBUDAYANUSANTARA Komunikasi politik yang dilakukan oleh Dedi Mulyadi menimbulkan polarisasi opini publik di ruang digital. pendukung yang merasa terwakili secara nilaiKomunikasi politik yang dilakukan oleh Dedi Mulyadi menimbulkan polarisasi opini publik di ruang digital. pendukung yang merasa terwakili secara nilai

JURIS Sentiment Analysis on Acute Kidney Syrup Videos Using CNN and LSTM Algorithms Analisis Sentimen Tentang Isu Obat Sirup Penyebab Ginjal Akut pada Video di Youtube Menggunakan Algoritma CNN dan LSTM 2023More at 2023

Tel-UTel-U Di era digital ini, opini publik yang diungkapkan dalam komentar di platform media sosial seperti YouTube secara signifikan memengaruhi persepsi masyarakat.Di era digital ini, opini publik yang diungkapkan dalam komentar di platform media sosial seperti YouTube secara signifikan memengaruhi persepsi masyarakat.

JURIS Analisis Sentimen Kebijakan Jaminan Hari Tua JHT Pada Twitter Menggunakan Na ve Bayes 2023More at 2023

UBMUBM Berdasarkan perancangan, hasil implementasi dan pengujian yang dilakukan, aplikasi analisis sentimen kebijakan Jaminan Hari Tua (JHT) pada twitter berhasilBerdasarkan perancangan, hasil implementasi dan pengujian yang dilakukan, aplikasi analisis sentimen kebijakan Jaminan Hari Tua (JHT) pada twitter berhasil

JURIS Analisa Sentimen Opini Publik Tentang Vaksinasi Covid 19 di Indonesia Menggunakan Na ve bayes dan Decission Tree 2022More at 2022

IRPIIRPI Penelitian ini bertujuan untuk memberikan hasil opini masyarakat tentang analisa sentimen vaksinasi COVID-19 menggunakan algoritma Naïve Bayes ClassifierPenelitian ini bertujuan untuk memberikan hasil opini masyarakat tentang analisa sentimen vaksinasi COVID-19 menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier

JURIS Pengaruh Media Sosial Dalam Membangun Opini Publik 2020More at 2020

QAUMIYYAHQAUMIYYAH Media sosial berperan sebagai penghubung antara komunikator publik atau politik dengan masyarakat dan memiliki kekuatan dalam membentuk opini publik sertaMedia sosial berperan sebagai penghubung antara komunikator publik atau politik dengan masyarakat dan memiliki kekuatan dalam membentuk opini publik serta

Useful /

JURIS Building National Character through Religion Based Educational Sciences 2025More at 2025

CAHAYA ICCAHAYA IC Filosofi ini membentuk peserta didik secara holistik dengan mengintegrasikan iman, pengetahuan, dan karakter moral. Implementasinya cocok untuk mengatasiFilosofi ini membentuk peserta didik secara holistik dengan mengintegrasikan iman, pengetahuan, dan karakter moral. Implementasinya cocok untuk mengatasi

JURIS Evaluating Science Readiness of Pre Service Elementary Teachers Through Diagnostic Assessment and Parental Feedback Implications for Teacher Education 2025More at 2025

CAHAYA ICCAHAYA IC Studi ini menemukan bahwa calon guru sekolah dasar memiliki skor rata-rata yang rendah dalam tes diagnostik sains, serta umpan balik dari orang tua yangStudi ini menemukan bahwa calon guru sekolah dasar memiliki skor rata-rata yang rendah dalam tes diagnostik sains, serta umpan balik dari orang tua yang

JURIS Analysis Analysis of Ethno STEM Integrated PBL E Module to Enhance Creative Thinking Skills of 8th Grade Junior High School Students 2025More at 2025

CAHAYA ICCAHAYA IC Penelitian ini menunjukkan bahwa guru dan siswa di SMP Negeri Karanganyar memiliki kebutuhan signifikan terhadap media pembelajaran sains yang kontekstual,Penelitian ini menunjukkan bahwa guru dan siswa di SMP Negeri Karanganyar memiliki kebutuhan signifikan terhadap media pembelajaran sains yang kontekstual,

JURIS Lembaga Pesantren Di Kalimantan Barat Studi Atas Pendiri Sejarah Dan Kegiatan Pendidikan Di Pesantren Al Aziz Desa Pasak Kubu Raya 2025More at 2025

BDKJAKARTABDKJAKARTA Berger meliputi eksternalisasi (pencurahan keilmuan), objektifikasi (institusionalisasi dan legitimasi), dan internalisasi (sosialisasi primer dan sekunder).Berger meliputi eksternalisasi (pencurahan keilmuan), objektifikasi (institusionalisasi dan legitimasi), dan internalisasi (sosialisasi primer dan sekunder).

ads-block-test