Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN EKSPOR PASIR LAUT BERDASARKAN ULASAN TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING

ZARQANI, - (2025) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN EKSPOR PASIR LAUT BERDASARKAN ULASAN TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA MACHINE LEARNING. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 7 (1). pp. 1-9. ISSN ISSN 2685-3310 (media online)

[img]
Preview
Text (JURNAL ARTIKEL)
ilovepdf_merged (3) (1) (1) (2) - ZARQANI SISTEM INFORMASI.pdf - Published Version

Download (2MB) | Preview
[img]
Preview
Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA)
surat pernyataan 2 - ZARQANI SISTEM INFORMASI.pdf - Published Version

Download (240kB) | Preview
[img]
Preview
Text (PERNYATAAN PUBLIKASI DOSEN)
surat pernyataan 3 - ZARQANI SISTEM INFORMASI.pdf - Published Version

Download (225kB) | Preview

Abstract

Ekspor pasir laut telah dilarang sejak tahun 2003 melalui Surat Keputusan Menteri Perindustrian dan Perdagangan. Namun, pada 15 Mei 2023, Presiden Joko Widodo kembali mengizinkan ekspor pasir laut melalui Peraturan Pemerintah No. 26 Tahun 2023. Kebijakan ini memicu kontroversi dan menjadi viral di media sosial, salah satunya di platform Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap kebijakan tersebut berdasarkan ulasan di Twitter dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan melalui teknik crawling, kemudian diproses dengan metode text preprocessing, pembobotan kata menggunakan TF-IDF, serta random oversampling untuk menyeimbangkan data. Selanjutnya, data dikategorikan ke dalam empat variabel tematik, yaitu ekonomi, lingkungan, sosial, dan kebijakan geologis, untuk melihat distribusi sentimen yang lebih terfokus. Hasil analisis terhadap 2.765 data menunjukkan bahwa mayoritas sentimen bersifat negatif (55%), yang mengindikasikan kecenderungan penolakan publik terhadap kebijakan ekspor pasir laut, diikuti sentimen netral (30%) dan positif (15%). Evaluasi performa menunjukkan bahwa SVM unggul pada kategori Ekonomi dengan akurasi hampir 95%, sementara pada kategori lain perbedaannya dengan Naïve Bayes relatif tipis. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan mengenai persepsi masyarakat Indonesia terhadap kebijakan ekspor pasir laut dan implikasinya di berbagai sektor.

Item Type: Article
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorM. Afdal, -2028038801m.afdal.uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: Ayu - Apriliani
Date Deposited: 09 Jul 2025 16:36
Last Modified: 09 Jul 2025 16:36
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/89753

Actions (login required)

View Item View Item