Melola Discovery

← Melola Discovery

Open access Jurnal SINTA 2

Analisis Sentimen Terhadap Pendapat Masyarakat Mengenai Pilkada 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine

Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) · Vol. 12 No. 4 (2025) · pp. 809–818

DOI
10.25126/jtiik.124
ISSN
2528-6579, 2355-7699
Published
2025-08-29
Publisher
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Language
id
License
creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0

Abstract

Bahasa Indonesia

Pemilihan Kepada Daerah dan Wakil Kepala Daerah, atau yang lebih dikenal sebagai Pilkada, merupakan pemilihan umum di Indonesia yang dilakukan secara langsung oleh masyarakat yang telah memenuhi ketentuan peraturan perundang-undangan. Twitter/X sebagai platform media sosial yang penting dalam komunikasi digital di Indonesia, menjadi tempat bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat mereka, termasuk pendapat mengenai pilkada. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pilkada melalui data yang dikumpulkan dari Twitter/X, serta memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan dalam merespons aspirasi masyarakat. Analisis sentimen ini diharapkan dapat membantu memahami persepsi publik serta meningkatkan partisipasi dan kepercayaan masyarakat terhadap proses demokrasi. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari Twitter/X. Proses berikutnya melibatkan enam tahap pre-processing, seperti case folding, pembersihan data, tokenizing, slang normalization, stemming, dan filtering. Metode klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan menerapkan teknik oversampling dengan SMOTE untuk menyeimbangkan data. Hasil pengujian SVM berhasil mendapatkan performa tinggi dengan tingkat akurasi sekitar 93,09%, precision sekitar 93,13%, recall sekitar 93,09%, dan f1-score sekitar 93,08%. Analisis menggunakan Root Cause Analysis (RCA) terhadap empat aspek utama: kandidat, kebijakan dan regulasi, proses Pilkada, serta partai politik. Hasil analisis mengungkapkan sumber ketidakpuasan masyarakat terkait Pilkada, termasuk kekhawatiran akan kurangnya pengalaman kandidat, perubahan undang-undang yang dianggap tidak transparan, kelemahan dalam verifikasi identitas pemilih selama proses Pilkada, serta tuntutan untuk peningkatan komunikasi dan kinerja partai politik. Abstract The election of Regional Heads and Deputy Regional Heads, commonly known as Pilkada, is a general election in Indonesia conducted directly by citizens who meet the legal requirements. Twitter/X, as a prominent social media platform in Indonesia's digital communication landscape, serves as a platform for the public to express their opinions, including those about Pilkada. The aim of this study is to analyze public sentiment towards Pilkada using data collected from Twitter/X to provide valuable insights for policymakers and stakeholders in responding to public aspirations. This sentiment analysis is expected to help understand public perceptions and enhance participation and trust in the democratic process. The research begins with data collection from Twitter/X, followed by six pre-processing stages: case folding, data cleaning, tokenizing, slang normalization, stemming, and filtering. The classification method utilizes Support Vector Machine (SVM) and word weighting through Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), with oversampling techniques using SMOTE to balance the data. The SVM testing results achieved high performance with an accuracy rate of approximately 93,09%, precision of 93,13%, recall of 93,09%, and an f1-score of 93,08%. An analysis using Root Cause Analysis (RCA) was conducted on four key aspects: candidates, policies and regulations, the Pilkada process, and political parties. The analysis revealed sources of public dissatisfaction related to Pilkada, including concerns over candidates' lack of experience, perceived opacity in legislative changes, weaknesses in voter identity verification during the Pilkada process, and demands for improved communication and performance from political parties.

English

Pemilihan Kepada Daerah dan Wakil Kepala Daerah, atau yang lebih dikenal sebagai Pilkada, merupakan pemilihan umum di Indonesia yang dilakukan secara langsung oleh masyarakat yang telah memenuhi ketentuan peraturan perundang-undangan. Twitter/X sebagai platform media sosial yang penting dalam komunikasi digital di Indonesia, menjadi tempat bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat mereka, termasuk pendapat mengenai pilkada. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pilkada melalui data yang dikumpulkan dari Twitter/X, serta memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan dalam merespons aspirasi masyarakat. Analisis sentimen ini diharapkan dapat membantu memahami persepsi publik serta meningkatkan partisipasi dan kepercayaan masyarakat terhadap proses demokrasi. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari Twitter/X. Proses berikutnya melibatkan enam tahap pre-processing, seperti case folding, pembersihan data, tokenizing, slang normalization, stemming, dan filtering. Metode klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan menerapkan teknik oversampling dengan SMOTE untuk menyeimbangkan data. Hasil pengujian SVM berhasil mendapatkan performa tinggi dengan tingkat akurasi sekitar 93,09%, precision sekitar 93,13%, recall sekitar 93,09%, dan f1-score sekitar 93,08%. Analisis menggunakan Root Cause Analysis (RCA) terhadap empat aspek utama: kandidat, kebijakan dan regulasi, proses Pilkada, serta partai politik. Hasil analisis mengungkapkan sumber ketidakpuasan masyarakat terkait Pilkada, termasuk kekhawatiran akan kurangnya pengalaman kandidat, perubahan undang-undang yang dianggap tidak transparan, kelemahan dalam verifikasi identitas pemilih selama proses Pilkada, serta tuntutan untuk peningkatan komunikasi dan kinerja partai politik. Abstract The election of Regional Heads and Deputy Regional Heads, commonly known as Pilkada, is a general election in Indonesia conducted directly by citizens who meet the legal requirements. Twitter/X, as a prominent social media platform in Indonesia's digital communication landscape, serves as a platform for the public to express their opinions, including those about Pilkada. The aim of this study is to analyze public sentiment towards Pilkada using data collected from Twitter/X to provide valuable insights for policymakers and stakeholders in responding to public aspirations. This sentiment analysis is expected to help understand public perceptions and enhance participation and trust in the democratic process. The research begins with data collection from Twitter/X, followed by six pre-processing stages: case folding, data cleaning, tokenizing, slang normalization, stemming, and filtering. The classification method utilizes Support Vector Machine (SVM) and word weighting through Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), with oversampling techniques using SMOTE to balance the data. The SVM testing results achieved high performance with an accuracy rate of approximately 93,09%, precision of 93,13%, recall of 93,09%, and an f1-score of 93,08%. An analysis using Root Cause Analysis (RCA) was conducted on four key aspects: candidates, policies and regulations, the Pilkada process, and political parties. The analysis revealed sources of public dissatisfaction related to Pilkada, including concerns over candidates' lack of experience, perceived opacity in legislative changes, weaknesses in voter identity verification during the Pilkada process, and demands for improved communication and performance from political parties.

Keywords

Collaboration network of the authors

40 authors · 79 co-authorship links · 16 across different organisations · showing the 40 most connected

Hover or tap a name to highlight its co-authors. Double-click to open the author's page.

  • University of Brawijaya
  • Institut Teknologi Sepuluh Nopember
  • Universitas Muhammadiyah Malang
  • National Research and Innovation Agency
  • Affiliation unknown
  • Different organisations
  • Same organisation
  • Affiliation unknown
  • Thicker line = more joint articles · bigger circle = more articles
Show as table
Co-authorOrganisationJoint articles
Admaja Dwi HerlambangUniversity of Brawijaya5
Yusi Tyroni MursityoUniversity of Brawijaya3
Satrio Agung WicaksonoUniversity of Brawijaya3
Nanang Yudi SetiawanUniversity of Brawijaya3
Fahrur RoziInstitut Teknologi Sepuluh Nopember2
Septiyan Andika IsantaUniversitas Muhammadiyah Malang2
Indriati .Affiliation unknown2
Aditya RachmadiUniversity of Brawijaya2
Faizatul AmaliaUniversity of Brawijaya2
Marji .University of Brawijaya1
Lailil MuflikhahUniversity of Brawijaya1
Diana PurwitasariInstitut Teknologi Sepuluh Nopember1
Yufis AzharUniversitas Muhammadiyah Malang1
Putri Nur FadilaUniversity of Brawijaya1
Zikfikri Yulfiandi RachmadUniversity of Brawijaya1
Achmad ArwanUniversity of Brawijaya1
Mahendra DataUniversity of Brawijaya1
Ibnu AqliUniversity of Brawijaya1
Suherni PrahestiUniversity of Brawijaya1
Heru NurwasitoUniversity of Brawijaya1
Sutrisno SutrisnoUniversity of Brawijaya1
Rozaq AkbarUniversity of Brawijaya1
Cindy Felita Nur AlimahUniversity of Brawijaya1
Muhammad Rosyid MubarokUniversity of Brawijaya1
Anisah IkhsawiyanthiUniversity of Brawijaya1
Pratama ApriliantoUniversity of Brawijaya1
Hanifah Muslimah Az-ZahraUniversity of Brawijaya1
Alfansya Achmad MulyadiUniversity of Brawijaya1
Meilita Dwi AryatiUniversity of Brawijaya1
Azka AzkiyahUniversity of Brawijaya1
Ahmad Afif SupiantoUniversity of Brawijaya1
Abdul Harris WicaksonoUniversity of Brawijaya1
Didik KrisnandiNational Research and Innovation Agency1
Ana HeryanaNational Research and Innovation Agency1
Fatmawati FatmawatiUniversity of Brawijaya1
Tsania DzulkarnainUniversity of Brawijaya1

Affiliations come from OpenAlex; journal OAI-PMH metadata carries none. Authors without an OpenAlex ID are matched by name, which can merge or split people.

Metadata source: OAI-PMH (metadata jurnal) https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/en/oai, first harvested 27 Okt 2026, last seen 27 Okt 2026.
Original metadata (oai_dc)
<oai_dc:dc xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/  http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
	<dc:title xml:lang="id">Analisis Sentimen Terhadap Pendapat Masyarakat Mengenai Pilkada 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine</dc:title>
	<dc:title xml:lang="en">Analisis Sentimen Terhadap Pendapat Masyarakat Mengenai Pilkada 2024 Menggunakan Metode Support Vector Machine</dc:title>
	<dc:creator xml:lang="en">Bayu Satriawan, Eka</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Wijoyo, Satrio Hadi</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="en">Ratnawati, Dian Eka</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Satriawan, Eka Bayu</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Wijoyo, Satrio Hadi</dc:creator>
	<dc:creator xml:lang="id">Ratnawati, Dian Eka</dc:creator>
	<dc:subject xml:lang="id">analisis sentimen</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">pilkada</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">root cause analysis (RCA)</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">support vector machine</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="id">twitter/x</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">regional election</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Root Cause Analysis</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Sentiment Analysis</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">Support Vector Machine</dc:subject>
	<dc:subject xml:lang="en">twitter/x</dc:subject>
	<dc:description xml:lang="id">Pemilihan Kepada Daerah dan Wakil Kepala Daerah, atau yang lebih dikenal sebagai Pilkada, merupakan pemilihan umum di Indonesia yang dilakukan secara langsung oleh masyarakat yang telah memenuhi ketentuan peraturan perundang-undangan. Twitter/X sebagai platform media sosial yang penting dalam komunikasi digital di Indonesia, menjadi tempat bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat mereka, termasuk pendapat mengenai pilkada. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pilkada melalui data yang dikumpulkan dari Twitter/X, serta memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan dalam merespons aspirasi masyarakat. Analisis sentimen ini diharapkan dapat membantu memahami persepsi publik serta meningkatkan partisipasi dan kepercayaan masyarakat terhadap proses demokrasi. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari Twitter/X. Proses berikutnya melibatkan enam tahap pre-processing, seperti case folding, pembersihan data, tokenizing, slang normalization, stemming, dan filtering. Metode klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan menerapkan teknik oversampling dengan SMOTE untuk menyeimbangkan data. Hasil pengujian SVM berhasil mendapatkan performa tinggi dengan tingkat akurasi sekitar 93,09%, precision sekitar 93,13%, recall sekitar 93,09%, dan f1-score sekitar 93,08%. Analisis menggunakan Root Cause Analysis (RCA) terhadap empat aspek utama: kandidat, kebijakan dan regulasi, proses Pilkada, serta partai politik. Hasil analisis mengungkapkan sumber ketidakpuasan masyarakat terkait Pilkada, termasuk kekhawatiran akan kurangnya pengalaman kandidat, perubahan undang-undang yang dianggap tidak transparan, kelemahan dalam verifikasi identitas pemilih selama proses Pilkada, serta tuntutan untuk peningkatan komunikasi dan kinerja partai politik.
 
Abstract
The election of Regional Heads and Deputy Regional Heads, commonly known as Pilkada, is a general election in Indonesia conducted directly by citizens who meet the legal requirements. Twitter/X, as a prominent social media platform in Indonesia's digital communication landscape, serves as a platform for the public to express their opinions, including those about Pilkada. The aim of this study is to analyze public sentiment towards Pilkada using data collected from Twitter/X to provide valuable insights for policymakers and stakeholders in responding to public aspirations. This sentiment analysis is expected to help understand public perceptions and enhance participation and trust in the democratic process. The research begins with data collection from Twitter/X, followed by six pre-processing stages: case folding, data cleaning, tokenizing, slang normalization, stemming, and filtering. The classification method utilizes Support Vector Machine (SVM) and word weighting through Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), with oversampling techniques using SMOTE to balance the data. The SVM testing results achieved high performance with an accuracy rate of approximately 93,09%, precision of 93,13%, recall of 93,09%, and an f1-score of 93,08%. An analysis using Root Cause Analysis (RCA) was conducted on four key aspects: candidates, policies and regulations, the Pilkada process, and political parties. The analysis revealed sources of public dissatisfaction related to Pilkada, including concerns over candidates' lack of experience, perceived opacity in legislative changes, weaknesses in voter identity verification during the Pilkada process, and demands for improved communication and performance from political parties.
 </dc:description>
	<dc:description xml:lang="en">Pemilihan Kepada Daerah dan Wakil Kepala Daerah, atau yang lebih dikenal sebagai Pilkada, merupakan pemilihan umum di Indonesia yang dilakukan secara langsung oleh masyarakat yang telah memenuhi ketentuan peraturan perundang-undangan. Twitter/X sebagai platform media sosial yang penting dalam komunikasi digital di Indonesia, menjadi tempat bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat mereka, termasuk pendapat mengenai pilkada. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sentimen masyarakat terhadap Pilkada melalui data yang dikumpulkan dari Twitter/X, serta memberikan wawasan berharga bagi pembuat kebijakan dan pemangku kepentingan dalam merespons aspirasi masyarakat. Analisis sentimen ini diharapkan dapat membantu memahami persepsi publik serta meningkatkan partisipasi dan kepercayaan masyarakat terhadap proses demokrasi. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari Twitter/X. Proses berikutnya melibatkan enam tahap pre-processing, seperti case folding, pembersihan data, tokenizing, slang normalization, stemming, dan filtering. Metode klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) dengan menerapkan teknik oversampling dengan SMOTE untuk menyeimbangkan data. Hasil pengujian SVM berhasil mendapatkan performa tinggi dengan tingkat akurasi sekitar 93,09%, precision sekitar 93,13%, recall sekitar 93,09%, dan f1-score sekitar 93,08%. Analisis menggunakan Root Cause Analysis (RCA) terhadap empat aspek utama: kandidat, kebijakan dan regulasi, proses Pilkada, serta partai politik. Hasil analisis mengungkapkan sumber ketidakpuasan masyarakat terkait Pilkada, termasuk kekhawatiran akan kurangnya pengalaman kandidat, perubahan undang-undang yang dianggap tidak transparan, kelemahan dalam verifikasi identitas pemilih selama proses Pilkada, serta tuntutan untuk peningkatan komunikasi dan kinerja partai politik.
 
Abstract
The election of Regional Heads and Deputy Regional Heads, commonly known as Pilkada, is a general election in Indonesia conducted directly by citizens who meet the legal requirements. Twitter/X, as a prominent social media platform in Indonesia's digital communication landscape, serves as a platform for the public to express their opinions, including those about Pilkada. The aim of this study is to analyze public sentiment towards Pilkada using data collected from Twitter/X to provide valuable insights for policymakers and stakeholders in responding to public aspirations. This sentiment analysis is expected to help understand public perceptions and enhance participation and trust in the democratic process. The research begins with data collection from Twitter/X, followed by six pre-processing stages: case folding, data cleaning, tokenizing, slang normalization, stemming, and filtering. The classification method utilizes Support Vector Machine (SVM) and word weighting through Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), with oversampling techniques using SMOTE to balance the data. The SVM testing results achieved high performance with an accuracy rate of approximately 93,09%, precision of 93,13%, recall of 93,09%, and an f1-score of 93,08%. An analysis using Root Cause Analysis (RCA) was conducted on four key aspects: candidates, policies and regulations, the Pilkada process, and political parties. The analysis revealed sources of public dissatisfaction related to Pilkada, including concerns over candidates' lack of experience, perceived opacity in legislative changes, weaknesses in voter identity verification during the Pilkada process, and demands for improved communication and performance from political parties.
 </dc:description>
	<dc:publisher xml:lang="en">Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya</dc:publisher>
	<dc:date>2025-08-29</dc:date>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/article</dc:type>
	<dc:type>info:eu-repo/semantics/publishedVersion</dc:type>
	<dc:format>application/pdf</dc:format>
	<dc:identifier>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/9447</dc:identifier>
	<dc:identifier>10.25126/jtiik.124</dc:identifier>
	<dc:source xml:lang="id">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 12 No 4: Agustus 2025; 809-818</dc:source>
	<dc:source xml:lang="en">Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol. 12 No. 4: Agustus 2025; 809-818</dc:source>
	<dc:source>2528-6579</dc:source>
	<dc:source>2355-7699</dc:source>
	<dc:source>10.25126/jtiik.124</dc:source>
	<dc:language>id</dc:language>
	<dc:relation>https://jtiik.ub.ac.id/index.php/jtiik/article/view/9447/1465</dc:relation>
	<dc:rights xml:lang="en">Copyright (c) 2025 Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer</dc:rights>
	<dc:rights xml:lang="en">https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0</dc:rights>
</oai_dc:dc>