Veci Cahyono Tarmizi, - (2026) KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KAESANG PANGAREP PADA MEDIA SOSIAL TWITTER/X MENGGUNAKAN MLP CLASSIFIER DENGAN FITUR FASTTEXT. TIN: Terapan Informatika Nusantara, 6 (7). pp. 1105-1114. ISSN ISSN 2722-7987 (Media Online)

Preview	Text (ARTIKEL JURNAL) ARTICLE - VECI CAHYONO TARMIZI.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI MAHASISWA) SERAH TERIMA - VECI CAHYONO TARMIZI.pdf - Published Version Download (309kB) | Preview
Preview	Text (PERNYATAAN PUBLIKASI DOSEN) PEMBIMBING - VECI CAHYONO TARMIZI.pdf - Published Version Download (217kB) | Preview

Abstract

AbstrakMedia sosial kini menjadi wadah utama bagi masyarakat dalam mengekspresikan pandangan terhadap dinamika politik di Indonesia. Salah satu isu yang banyak diperbincangkan adalah pengangkatan Kaesang Pangarep sebagai Ketua Umum Partai Solidaritas Indonesia (PSI). Penelitian ini berupaya untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap isu tersebut dengan menerapkan algoritma Multi-Layer Perceptron (MLP) serta representasi teks menggunakan FastText. Data dikumpulkan melalui platform Twitter dengan memanfaatkan kata kunci seperti “Kaesang PSI”, kemudian diperluas dengan tambahan data dari berbagai topik umum seperti Covid-19 dan Open Topic, agar distribusi sentimen positif, netral, dan negatif lebih proporsional serta mencerminkan opini publik yang lebih luas. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan menggunakan empat metrik utama, yaitu akurasi, presisi, recall, dan F1 Score. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model MLP-FastText memperoleh nilai berturut-turut F1 Score sebesar 0,5129; akurasi 0,6035; presisi 0,5319; dan recall 0,5996. Temuan ini mengindikasikan bahwa pendekatan gabungan antara MLP dan FastText memiliki kemampuan yang cukup baik dalam mengenali pola sentimen pada teks, khususnya pada konteks media sosial yang bersifat dinamis dan tidak terstruktur, serta menunjukkan efektivitas ketika dipadukan dengan strategi penambahan data eksternal yang relevan. Kata Kunci: Analisis Sentimen; FastText; Kaesang Pangarep; Multi-Layer Perceptron; Twitter

Actions (login required)

View Item