CONTOH ANALISIS MENGETAHUI ELEKTABILITAS TOKOH POLITIK MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES
Salah satu tolak ukur kandidat tokoh politik yang akan mengikuti Pilpres, pilkada atau pemilu legislatif (DPD, DPR RI, DPR PROPINSI, KAB/KOTA) adalah elektabilitas.
Sekarang ini, metode untuk mengukur elektabilitas tokoh politik masih dilakukan secara konvensional dan tidak objektif sehingga hasilnya kurang merepresentasikan tokoh politik tersebut.
Sementara metode yang lebih modern dan objektif seperti analisis sentimen menggunakan data medsos dan berita untuk mengukur elektabilitas masih sedikit dilakukan.
Data medsos dan berita dipilih karena dapat mempengaruhi opini publik tokoh politik.
Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen menggunakan data medsos dan berita dari masing-masing tokoh politik untuk mengetahui elektabilitasnya menggunakan metode Multinomial Naive Bayes.
Tokoh politik yang digunakan dalam penelitian misalnya, 10 tokoh politik yang dianggap populer di Indonesia.
Dataset yang digunakan berjumlah 16.523 data training dan 6.550 data testing.
Setelah data terkumpul, dilakukan tahap preprocessing dan filtering.
Lalu dilakukan seleksi top-n kata fitur menggunakan metode chi square dan TF-IDF.
Selanjutnya adalah pembentukan model klasifikasi dan proses testing dengan membandingkan hasil elektabilitas tiap tokoh politik tanpa seleksi fitur dan dengan seleksi fitur chi square dan TF-IDF.
Hasil penelitian ini menunjukan bahwa nilai performa model menggunakan metode seleksi fitur chi square lebih tinggi dengan rata-rata nilai :
akurasi 85,24% ,
presisi 88,84% ,
recall 91,65% dan
f-measure 90,17%
Dibandingkan dengan menggunakan metode seleksi fitur TF-IDF dengan rata-rata nilai :
akurasi 78,11% ,
presisi 87,41%,
recall 87,79% dan
f-measure 87,54% serta jika dibandingkan tanpa seleksi fitur dengan nilai rata-rata akurasi 74,69% ,
presisi 87,40%,
recall 84,88% dan
f-measure 84,72%.
.jpeg)
