ANALISIS SENTIMEN DI MEDIA SOSIAL TERHADAP KEBIJAKAN EFISIENSI ANGGARAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST

Etikamena, Bryan Ifan (2025) ANALISIS SENTIMEN DI MEDIA SOSIAL TERHADAP KEBIJAKAN EFISIENSI ANGGARAN MENGGUNAKAN METODE RANDOM FOREST. Skripsi thesis, ITN MALANG.

	Text 2118026_COVER.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (630kB)
	Text 2118026_BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (238kB)
	Text 2118026_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (453kB) | Request a copy
	Text 2118026_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (621kB) | Request a copy
	Text 2118026_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2118026_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (215kB) | Request a copy
	Text 2118026_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (185kB)
	Text 2118026_LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Kebijakan efisiensi anggaran merupakan langkah yang diambil oleh pemerintah untuk mengatur dan mengelola keuangan negara secara lebih efektif dan hemat, dengan memangkas atau mengalihkan anggaran pada bidang tertentu agar penggunaan dana negara menjadi lebih optimal. Kebijakan ini menuai beragam opini dari masyarakat yang diungkapkan melalui media sosial. Untuk memahami opini masyarakat publik secara lebih sistematis dan menyeluruh, penelitian ini mengimplementasikan metode Random Forest dalam mengklasifikasikan analisis sentimen terhadap opini publik di media sosial X (Twitter) mengenai kebijakan efisiensi anggaran. Data sentimen dikumpulkan dari tweet selama Januari – Februari 2025 sebanyak 1.589 data. Kemudian dilakukan pre-processing text dan pembobotan TF-IDF pada data tersebut sebelum dilakukan klasifikasi menggunakan Random Forest. Berdasarkan hasil evaluasi, model terbaik diperoleh pada rasio pelatihan 85:15 dengan akurasi sebesar 76,57%, precision rata-rata 79,01%, recall rata-rata 73,35%, dan F1-score rata-rata 75,11%. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu pemerintah dalam memahami pandangan masyarakat dan menjadi dasar dalam merumuskan kebijakan yang lebih tepat sasaran.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Bryan Ifan Etikamena (2118026)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Efisiensi Anggaran, Media Sosial, Machine Learning, Random Forest, TF-IDF
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Bryan Ifan Etikamena
Date Deposited:	12 Aug 2025 04:54
Last Modified:	12 Aug 2025 04:54
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14696

Actions (login required)

View Item