Tel-UTel-U

International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT)International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT)

Social media is a platform for expressing opinions, both positive and negative. Assessing the sentiment towards a topic can be challenging due to the sheer volume of opinions. Therefore, sentiment analysis is crucial for understanding viewpoints. This study analyzed 37,391 Twitter comments on the 2024 Indonesian presidential election using the RNN method, TF-IDF feature extraction, and FastText feature expansion with an IndoNews corpus of 142,545 data, optimized by a Genetic Algorithm. The results showed the highest accuracy (82.72%) was achieved by combining TF-IDF with a maximum of 7000 features, FastText expansion on the top 5 features, and Genetic Algorithm optimization, representing a 3.4% increase from the baseline.

This research successfully implemented a sentiment analysis system for Twitter data related to the 2024 Indonesian presidential election.The integration of TF-IDF, FastText feature expansion, and Genetic Algorithm optimization significantly improved the accuracy of the RNN model.72%, demonstrating the effectiveness of the proposed approach for understanding public opinion during the election period.

Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan dengan memperluas cakupan data sumber, tidak hanya dari Twitter dan IndoNews, tetapi juga platform media sosial lainnya seperti Instagram, TikTok, dan Facebook, untuk mendapatkan representasi opini publik yang lebih komprehensif. Selain itu, eksplorasi model deep learning yang lebih canggih, seperti Transformer-based models (misalnya BERT, RoBERTa) yang telah terbukti efektif dalam tugas-tugas pemrosesan bahasa alami, dapat meningkatkan akurasi analisis sentimen. Selanjutnya, penelitian dapat difokuskan pada analisis sentimen berbasis aspek (aspect-based sentiment analysis) untuk mengidentifikasi sentimen terhadap isu-isu spesifik atau kandidat tertentu dalam pemilihan presiden, sehingga memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang preferensi pemilih. Pengembangan sistem yang mampu mendeteksi dan menangani bias dalam data, seperti bias politik atau demografis, juga penting untuk memastikan hasil analisis sentimen yang lebih objektif dan akurat. Terakhir, penelitian dapat menginvestigasi penggunaan teknik explainable AI (XAI) untuk memahami faktor-faktor apa saja yang paling mempengaruhi prediksi sentimen dari model, sehingga meningkatkan kepercayaan dan transparansi dalam hasil analisis.

  1. Sentiment Analysis on Social Media Using Fasttext Feature Expansion and Recurrent Neural Network (RNN)... doi.org/10.21108/ijoict.v10i1.905Sentiment Analysis on Social Media Using Fasttext Feature Expansion and Recurrent Neural Network RNN doi 10 21108 ijoict v10i1 905
  2. Sentiment Analysis on Twitter Data | Proceedings of the 7th International Conference on Computer and... doi.org/10.1145/3348445.3348466Sentiment Analysis on Twitter Data Proceedings of the 7th International Conference on Computer and doi 10 1145 3348445 3348466
Read online
File size409.92 KB
Pages12
DMCAReport

Related /

ads-block-test