Analisis Sentimen Menggunakan Metode Vader, Sentiart dan Analisis Tematik pada Akun Instagram Pecinta Hewan Peliharaan

Authors

  • Netaniel Giovanni Universitas Terbuka, Indonesia
  • Martha Monica Olivia Pangaribuan Politeknik Keuangan STAN, Tangerang Selatan, Indonesia
  • Arif Mulyono Politeknik Keuangan STAN, Tangerang Selatan, Indonesia
  • Zaenul Muttaqin Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.38035/jmpis.v6i1.3425

Keywords:

Analisis Sentimen, VADER, SentiArt, Analisis Tematik, Regex

Abstract

Media sosial merupakan platform utama dalam membangun interaksi sosial salah satunya adalah akun Instagram Bobby Kertanegara, kucing peliharaan Presiden Indonesia, Prabowo Subianto, yang mencerminkan hubungan emosional antara pemimpin dan hewan peliharaannya. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen dan mengeksplorasi tema komentar netizen pada akun tersebut menggunakan analisis VADER dan SentiArt pada Orange Data Mining serta analisis tematik dengan NVivo. Dari total 8.979 komentar hasil scrapping, sebanyak 7.536 komentar dipilih sebagai dataset. Penggunaan beberapa metode analisis bertujuan untuk menunjukkan dan memberikan pemahaman terkait penggunaan dan kinerja setiap metode analisis pada data kualitatif tidak terstruktur. Analisis NVivo menunjukkan dominasi sentimen positif sebesar 69,16%, sementara SentiArt memperlihatkan distribusi lebih seimbang dengan sentimen netral terbanyak (38,63%). Analisis VADER mengidentifikasi dominasi sentimen positif (46,44%) dengan sentimen negatif yang rendah (8,70%). Kombinasi analisis ini menegaskan bahwa sebagian besar komentar mencerminkan sentimen positif seperti sentimen emosi surprise dan happiness, sementara sentimen negatif jarang muncul. Sejalan dengan itu, pada hasil analisis tematik dengan wordcloud, kata mother, father, child, beautiful, dan healthy mencerminkan tema keluarga, estetika, dan kesejahteraan, dan harapan, sementara kata bobby, prabowo, dan palace menunjukkan hubungan pemilik akun dan simbol status. Netizen juga mengaitkan akun kucing @sashi.cat dan menyampaikan harapan terkait perlindungan hewan.

References

Abimanyu, D., Budianita, E., Cynthia, E. P., Yanto, F., & Yusra, Y. (2022). Analisis Sentimen Akun Twitter Apex Legends Menggunakan VADER. Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi (JNKTI), 5(3), 423–431. https://doi.org/10.32672/jnkti.v5i3.4382

Agusia, P., Uli, M., Manurung, A., Calista, V., & Mawardi, V. C. (2024). Pemanfaatan Word Cloud Pada Analisis Sentimen Dalam Menggali Persepsi Publik. Corisindo, 25–30. https://corisindo.utb-univ.ac.id/index.php/penelitian/article/view/11

Anwar, K. (2022). Analisa sentimen Pengguna Instagram Di Indonesia Pada Review Smartphone Menggunakan Naive Bayes. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer, 2(4), 148–155. https://doi.org/10.30865/klik.v2i4.315

Asipi, L. S., Rosalina, U., & Nopiyadi, D. (2022). The Analysis of Reading Habits Using Miles and Huberman Interactive Model to Empower Students’ Literacy at IPB Cirebon. International Journal of Education and Humanities, 2(3), 117–125. https://doi.org/10.58557/ijeh.v2i3.98

Aulia, N., Gunawan, W., & Yunita, D. (2024). Proses Pembentukan Citra Diri Melalui Media Sosial Instagram (Studi Kasus Pada Akun Selebgram @Roro_Yustina). Jurnal Sosiologi Nusantara, 65–81. https://ejournal.unib.ac.id/jsn/article/view/33762

Blouin, D. D. (2012). Understanding Relations between People and their Pets. Sociology Compass, 6(11), 856–869. https://doi.org/10.1111/j.1751-9020.2012.00494.x

Bryman, A. (2012). Social Research Methods (Fourth ed). Oxford University Press.

Elbagir, S., & Yang, J. (2019). Sentiment Analysis on Twitter with Python’s Natural Language Toolkit and VADER Sentiment Analyzer. Proceedings of the International MultiConference of Engineers and Computer Scientists 2019 IMECS 2019, March 13-15, 2019, Hong Kong.

Fauziah, N., Muslim Alkautsar, Suryaman, Y., & Roji, F. F. (2024). Analisis Sentimen Publik Terhadap Kenaikan Tarif PPN di Indonesia dengan Pendekatan VADER. Jurnal Akuntansi Dan Keuangan, 12(2), 228. https://doi.org/10.29103/jak.v12i2.16796

Firdaus, M. R., Rizki, F. M., Gaus, F. M., & Susanto, I. K. (2020). Analisis Sentimen Dan Topic Modelling Dalam Aplikasi Ruangguru. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer Dan Informatika), 4(1), 66. https://doi.org/10.30645/j-sakti.v4i1.188

Friedl, J. E. F. (2006). Mastering Regular Expressions. O’Reilly Media, Inc.

Giovanni, N., Jayadi, & Yani, A. (2023). Perbaikan Berkelanjutan Pendidikan dan Pelatihan Bendahara Pengeluaran pada Pusdiklat Anggaran dan Perbendaharaan dengan Pendekatan Importance Performance Analysis. Labs: Jurnal Bisnis Dan Manajemen, 28(4), 43–55. https://doi.org/https://doi.org/10.57134/labs.v28i4.68

Hendra, A., & Fitriyani, F. (2021). Analisis Sentimen Review Halodoc Menggunakan Nai ?ve Bayes Classifier. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga), 6(2), 78–89. https://doi.org/10.14421/jiska.2021.6.2.78-89

Himawan, R. D., & Eliyani, E. (2021). Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di Masa Pandemi. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 7(1), 58. https://doi.org/10.26418/jp.v7i1.41728

Hutto, C. J., & Gilbert, E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text. Eighth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 216–225. https://ojs.aaai.org/index.php/ICWSM/article/view/14550

Jacobs, A. M. (2019). Sentiment Analysis for Words and Fiction Characters From the Perspective of Computational (Neuro-)Poetics. Frontiers in Robotics and AI, 6(May). https://doi.org/10.3389/frobt.2019.00053

Kabir, A. I., Ahmed, K., & Karim, R. (2020). Word Cloud and Sentiment Analysis of Amazon Earphones Reviews with R Programming Language. Informatica Economica, 24(4/2020), 55–71. https://doi.org/10.24818/issn14531305/24.4.2020.05

Kraiwanit, T., Limna, P., & Siripipatthanakul, S. (2023). NVivo for Social Sciences and Management Studies: A Systematic Review. Advance Knowledge for Executives, 2(3), 1–11.

Li, W., Liping, P., & Khan, Q. (2018). Research Methods in Education. SAGE Publications Ltd.

Muhammad, R. N., S, L. W., & Tanggahma, B. (2024). Pengaruh Media Sosial Pada Persepsi Publik Terhadap Sistem Peradilan?: Analisis Sentimen di Twitter. Unes Law Review, 7(1), 507–516. https://doi.org/https://doi.org/10.31933/unesrev.v7i1

Munawaroh, A., Ridhoi, R., & Rudiman, R. (2024). Sentiment Analysis Dengan Naïve Bayes Berbasis Orange Terhadap Resiko Pembangunan IKN. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(1), 587–592. https://doi.org/10.36040/jati.v8i1.8454

Priyatni, E. T., Suryani, A. W., Fachrunnisa, R., Supriyanto, A., & Zakaria, I. (2020). Pemanfaaan Nvivo dalam Penelitian Kualitatif. Universitas Negeri Malang.

Pudaruth, S., Moheeputh, S., Permessur, N., & Chamroo, A. (2018). Sentiment Analysis from Facebook Comments using Automatic Coding in NVivo 11. ADCAIJ: Advances in Distributed Computing and Artificial Intelligence Journal, 7(1). https://doi.org/10.14201/adcaij2018714148

Ramadhanu, A., Ayu Mahessya, R., Raihan Zaky, M., Isra, M., Informasi, S., & Putra Indonesia YPTK Padang, U. (2023). Penerapan Teknologi Machine Learning Dengan Metode Vader Pada Aplikasi Sentimen Tamu Di Hotel Dymens. JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, 7(1), 165–173.

Sitorus, Z., Saputra, M., Sofyan, S. N., & Susilawati. (2024). Sentiment Analysis of Indonesian Community Towards Electric Motorcycles on Twitter Using Orange Data Mining. INFOTECH Journal, 10(1), 108–113. https://doi.org/10.31949/infotech.v10i1.9374

Syarifuddinn, M. (2020). Analisis Sentimen Opini Publik Terhadap Efek PSBB pada Twitter Dengan Algoritma Decision Tree,KNN, Dan Naïve Bayes. INTI Nusa Mandiri, 15(1), 87–94. https://doi.org/10.33480/inti.v15i1.1433

Wicaksono, B., & Cahyono, N. (2024). Analisis Sentimen Komentar Instagram Pada Program Kampus Merdeka Dengan Algoritma Naive Bayes Dan Decision Tree. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(2), 2372–2381. https://doi.org/10.36040/jati.v8i2.9473

Wiguna, R. A. raffaidy, & Rifai, A. I. (2021). Analisis Text Clustering Masyarakat Di Twitter Mengenai Omnibus Law Menggunakan Orange Data Mining. Journal of Information Systems and Informatics, 3(1), 1–12. https://doi.org/10.33557/journalisi.v3i1.78

Downloads

Published

2024-12-21

How to Cite

Giovanni, N., Olivia Pangaribuan, M. M., Mulyono, A., & Muttaqin, Z. (2024). Analisis Sentimen Menggunakan Metode Vader, Sentiart dan Analisis Tematik pada Akun Instagram Pecinta Hewan Peliharaan. JURNAL MANAJEMEN PENDIDIKAN DAN ILMU SOSIAL, 6(1), 426–443. https://doi.org/10.38035/jmpis.v6i1.3425

Issue

Vol. 6 No. 1 (2024): Jurnal Manajemen Pendidikan dan Ilmu Sosial (Desember 2024 - Januari 2025)

Section

Articles

License

Copyright (c) 2024 Netaniel Giovanni, Martha Monica Olivia Pangaribuan, Arif Mulyono, Zaenul Muttaqin

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Hak cipta :

Penulis yang mempublikasikan manuskripnya di jurnal ini menyetujui ketentuan berikut:

  1. Hak cipta pada setiap artikel adalah milik penulis.
  2. Penulis mengakui bahwa Jurnal Manajemen Pendidikan dan Ilmu Sosial (JMPIS) berhak menjadi yang pertama menerbitkan dengan lisensi Creative Commons Attribution 4.0 International (Attribution 4.0 International CC BY 4.0) .
  3. Penulis dapat mengirimkan artikel secara terpisah, mengatur distribusi non-eksklusif manuskrip yang telah diterbitkan dalam jurnal ini ke versi lain (misalnya, dikirim ke repositori institusi penulis, publikasi ke dalam buku, dll.), dengan mengakui bahwa manuskrip telah diterbitkan pertama kali di Jurnal Manajemen Pendidikan dan Ilmu Sosial (JMPIS).