ANALISIS SENTIMEN PDI PERJUANGAN PASCA PILPRES 2024 DI JAKARTA TIMUR DENGAN NAÏVE BAYES
DOI:
https://doi.org/10.51878/knowledge.v5i3.6782Keywords:
Analisis Sentimen, PDI Perjuangan, Naïve BayesAbstract
This study aims to determine the level of trust of the people of East Jakarta towards PDI Perjuangan after the 2024 Presidential General Election (Pilpres) and identify the tendency of sentiment formed, both positive, negative, and neutral. The background of this research is based on the complex dynamics of national politics, including the controversy over the candidacy of Gibran Rakabuming Raka as vice president, which caused pros and cons among the public and had the potential to influence public perception of PDI Perjuangan as the main supporting party. This study uses a quantitative approach with data collection techniques through a Likert scale questionnaire survey and essay questions distributed to respondents in the East Jakarta area. The data obtained is then processed through the text preprocessing stage, feature extraction using the Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF) method, and analyzed using the Naïve Bayes algorithm with the help of the RapidMiner application. The results of the study show that the majority of public sentiment tends to be positive, followed by neutral and negative sentiments. This shows that PDI Perjuangan still has a strong support base in East Jakarta despite the controversial national political dynamics. The findings of this study not only provide a comprehensive picture of local political perceptions, but can also be used as a strategic reference in the preparation of political communication patterns, strengthening the party's image, and planning the legislative campaign of PDI Perjuangan in the 2029 elections.
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepercayaan masyarakat Jakarta Timur terhadap PDI Perjuangan pasca Pemilihan Umum Presiden (Pilpres) 2024 serta mengidentifikasi kecenderungan sentimen yang terbentuk, baik positif, negatif, maupun netral. Latar belakang penelitian ini didasari oleh dinamika politik nasional yang cukup kompleks, termasuk kontroversi pencalonan Gibran Rakabuming Raka sebagai wakil presiden, yang menimbulkan pro dan kontra di kalangan publik serta berpotensi memengaruhi persepsi masyarakat terhadap PDI Perjuangan sebagai partai pengusung utama. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui survei kuesioner skala Likert dan pertanyaan esai yang disebarkan kepada responden di wilayah Jakarta Timur. Data yang diperoleh kemudian diproses melalui tahapan preprocessing teks, ekstraksi fitur dengan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TF-IDF), serta dianalisis menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan bantuan aplikasi RapidMiner. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa mayoritas sentimen masyarakat cenderung positif, diikuti dengan sentimen netral dan negatif. Hal ini menunjukkan bahwa PDI Perjuangan masih memiliki basis dukungan yang cukup kuat di Jakarta Timur meskipun terdapat dinamika politik nasional yang kontroversial. Temuan penelitian ini tidak hanya memberikan gambaran komprehensif mengenai persepsi politik lokal, tetapi juga dapat dijadikan sebagai acuan strategis dalam penyusunan pola komunikasi politik, penguatan citra partai, serta perencanaan kampanye legislatif PDI Perjuangan pada Pemilu 2029.
References
Aulia, N., Fahreza, A., Habibie, M., & Sari, A. (2024). Analisis Sentimen Komentar Warga Twitter terhadap Calon Wakil Presiden Nomor Urut 02 saat Debat Cawapres Menggunakan Naive Bayes. Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 3(2), 117–124. https://doi.org/10.35473/jamastika.v3i2.3376
Azis, I. M. A., & Wahyudi, T. (2024). Analisa Sentimen Rencana Pemindahan Ibu Kota Nusantara dari Jakarta ke Kalimantan Timur Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Indonesia?: Manajemen Informatika dan Komunikasi, 5(3), 2668–2679. https://doi.org/10.35870/jimik.v5i3.969
Amirullah, F., Alam, S., S, M. I. S. (2023). Analisis Sentimen Terhadap Kinerja KPU Menjelang Pemilu 2024 Berdasarkan Opini Twitter Menggunakan Naïve Bayes. STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, 2(3), 69-76. https://doi.org/10.55123/storage.v2i3.2293
Lestari, A. R. T., Perdana, R. S., & Fauzi, M. A. (2017). Analisis sentimen tentang opini pilkada dki 2017 pada dokumen twitter berbahasa indonesia menggunakan naive bayes dan pembobotan emoji. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 1(12), 1718-1724. https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/627
Lovely, N., Rahma, N. L., Almeira, D., & Rakhmawati, N. A. (2024). Analisis Sentimen Opini Publik Pada Platform X Terhadap Pembangunan Ikn Menggunakan Support Vector Machine (SVM). Etika Teknologi Informasi, 1(1), 1-7.
Nugroho, D. S., Hanif, I. F., Hasbi, M. A., Fredianto, F., Saputra, A. M., & Zildjian, R. (2024). Analisis Sentimen Dugaan Pelanggaran Pemilu 2024 Berdasarkan Tweet Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier: Sentiment Analysis of Alleged 2024 Election Fraud Based on Tweets Using the Naïve Bayes Classifier Algorithm. MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 4(3), 1169–1176. https://doi.org/10.57152/malcom.v4i3.1496
Prasetyo, H., & Fitrani, A. S. (2023). Sentiment Analysis Before Presidential Election 2024 Using Naïve Bayes Classifier Based On Public Opinion In Twitter: Analisa Sentimen Jelang Pilpres 2024 Menggunakan Naïve Bayes Classifier Berdasarkan Opini Publik Di Twitter. Procedia of Engineering and Life Science, 4. https://doi.org/10.21070/pels.v4i0.1395
Puad, S., Garno, G., & Irawan, A. S. Y. (2023). Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twitter Terhadap Pemilihan Umum 2024 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(3), 1560-1566. https://mail.ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/6920
Sadikin, N. D. H., & Susanti, S. (2025). Analisis Sentimen Publik Terhadap Kampanye Pengurangan Sampah Plastik Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Fasilkom, 15(2), 202-212. https://doi.org/10.37859/jf.v15i2.9574
Santoso, E. B., & Nugroho, A. (2019). Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 Berdasarkan Komentar Publik Di Facebook. Eksplora Informatika, 9(1), 60–69. https://doi.org/10.30864/eksplora.v9i1.254
Septiani, A., Voutama, A., Siska, S., Hendriadi, A. A., & Heryana, N. (2024). Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Terhadap Regulasi Tiktok Shop Pada Media Sosial X (Twitter). JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(4), 5729-5735. https://mail.ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/view/10040
Tanggraeni, A. I., & Sitokdana, M. N. (2022). Analisis Sentimen Aplikasi E-Government pada Google Play Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), 9(2), 785-795. https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1835
Widayanti, C., & Fridiyanti, Y. N. (2023). Analisis pengaruh debat calon presiden 2024 pertama terhadap elektabilitas calon presiden perspektif pandangan masyarakat. Journal of Social and Economics Research, 5(2), 1720-1731. https://doi.org/10.54783/jser.v5i2.259
Widyassari, A. P., Salsabilla, D., & Amrozi, M. A. (2025). Analisis sentimen publik di twitter terhadap pelantikan presiden Prabowo menggunakan algoritma Naïve Bayes. NERO (Networking Engineering Research Operation), 10(1), 13-24. https://doi.org/10.21107/nero.v10i1.28701
Yuliardi, F. R., Fauzi, F., & Utami, T. W. (2024, December). Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Stunting Pasca Debat Cawapres Pertama 2024 Dengan Algoritma Bootstrap Aggregating Naïve Bayes. In Prosiding Seminar Nasional Unimus (Vol. 7).
