ANALISIS SENTIMEN OPINI NETIZEN DI INSTAGRAM TERHADAP BERITA SEPAKBOLA LIGA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION

Fadhil Rifgi Pratama; Dahlan

doi:10.23960/jitet.v13i3.7269

Authors

Fadhil Rifgi Pratama Politeknik TEDC Bandung
Dahlan Politeknik TEDC Bandung

DOI:

https://doi.org/10.23960/jitet.v13i3.7269

Abstract Views: 110 File Views: 66

Keywords:

Sentiment Analysis, Instagrtam, Indonesian League 1, Logistic Regression, TF-IDF

Abstract

Dengan menggunakan algoritma Logistic Regression, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi netizen di Instagram terhadap berita tentang sepak bola Liga Indonesia, khususnya klasemen Liga 1 putaran kedua. Dengan menggunakan teknik crawling, data diambil dari komentar pengguna Instagram dan kemudian melalui proses pre-processing seperti cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Metode TF-IDF digunakan untuk mengekstraksi karakteristik dan dikategorikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, serta netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar komentar netral (90,16 persen), dengan skor akurasi, presisi, recall dan skor F1. Model memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan data netral secara dominan dan cukup akurat untuk kategori lain. Hasilnya menunjukkan bahwa logistic regression adalah teknik yang efektif untuk mengklasifikasikan opini publik di media sosial tentang masalah olahraga nasional.

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. M. Jon, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram Klub Persija Jakarta Menggunakan Metode Naive Bayes,” Automata, vol. 958, pp. 1–8, 2022.

I. Apryani, A. Fauzi, D. S. Kusumaningrum, and H. H. Handayani, “Analisis Sentimen Performa Timnas Sepak Bola Indonesia pada Kolom Komentar Aplikasi TikTok Menggunakan Algoritma Machine Learning,” vol. 8, no. 1, pp. 76–89, 2025.

Erlin, Yulvia Nora Marlim, Junadhi, Laili Suryati, and Nova Agustina, “Deteksi Dini Penyakit Diabetes Menggunakan Machine Learning dengan Algoritma Logistic Regression,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 11, no. 2, pp. 88–96, 2022, doi: 10.22146/jnteti.v11i2.3586.

B. Ramadhani and R. R. Suryono, “Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression Untuk Analisis Sentimen Metaverse,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 8, no. 2, p. 714, 2024, doi: 10.30865/mib.v8i2.7458.

M. G. Andriawan and T. Ernawati, “Penggunaan Algoritma Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Untuk Analisis Sentimen Konflik Palestina Dan Israel Pada Platform X,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., vol. 12, no. 3, pp. 3222–3230, 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i3.4943.

T. Juniardi and C. A. Sugianto, “ANALISIS SENTIMEN TIM NASIONAL SEPAK BOLA INDONESIA DI TURNAMEN PIALA DUNIA U-17 INDONESIA PADA TWITTER ( X ) MENGGUNAKAN,” vol. 12, no. 3, 2024.

I. Irwandani and S. Juariyah, “Pengembangan Media Pembelajaran Berupa Komik Fisika Berbantuan Sosial Media Instagram sebagai Alternatif Pembelajaran,” J. Ilm. Pendidik. Fis. Al-Biruni, vol. 5, no. 1, pp. 33–42, 2016, doi: 10.24042/jpifalbiruni.v5i1.103.

S. P. Dewi, N. Nurwati, and E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.

L. Suryadi, N. Ngajiyanto, N. E. Pratiwi, F. Ardhy, and P. Riswanto, “Penerapan Data Mining Prediksi Penjualan Mebel Terlaris Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor(K-Nn) (Studi Kasus : Toko Zerita Meubel),” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas), vol. 7, no. 2, pp. 174–184, 2022, doi: 10.32767/jusim.v7i2.1697.

Y. A. D. K. A’yunan, U. Indahyanti, and S. Busono, “Implementasi Data Mining dalam Klasifikasi Diagnosa Kanker Payudara menggunakan Algoritma Logistic Regression,” J. TEKINKOM, vol. 6, no. 2, pp. 400–407, 2023, doi: 10.37600/tekinkom.v6i2.948.

F. D. Pramakrisna, F. D. Adhinata, and N. A. F. Tanjung, “Aplikasi Klasifikasi SMS Berbasis Web Menggunakan Algoritma Logistic Regression,” Teknika, vol. 11, no. 2, pp. 90–97, 2022, doi: 10.34148/teknika.v11i2.466.

J. S. Hutagalung and Rasiban, “Analisis Sentimen Keuangan (Data Fiqa and Financial Phrasebank) Menggunakan Algoritma Logistic Regression Dan Support Vector Machine,” J. Indones. Manaj. Inform. dan Komun., vol. 4, no. 3, pp. 1654–1669, 2023, doi: 10.35870/jimik.v4i3.404.

A. Nayla, C. Setianingsih, and B. Dirgantoro, “Deteksi Hate Speech Pada Twitter,” eProceeding Eng., vol. 10, no. 1, p. 256, 2023.

A. Amelia and R. Yusuf, “ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA PADA PLATFROM X TERHADAP ISU FUFUFAFA MENGGUNAKAN BIDIRECTIONAL ENCODER REPRESENTATIONS FROM TRANSFORMERS,” pp. 72–80, 2025.

S. Shevira, I. M. A. D. Suarjaya, and P. W. Buana, “Pengaruh Kombinasi dan Urutan Pre-Processing pada Tweets Bahasa Indonesia,” JITTER J. Ilm. Teknol. dan Komput., vol. 3, no. 2, p. 1074, 2022, doi: 10.24843/jtrti.2022.v03.i02.p06.