Analisis Sentimen Publik terhadap Sistem Zonasi Sekolah Menggunakan Data Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classification

Rani Nooraeni; Amirah Balqis Safiruddin; Aulia Fatin Afifah; Krisna Dwi Agung; Nada Nabila Rosyad

doi:10.30998/faktorexacta.v12i4.5205

Analisis Sentimen Publik terhadap Sistem Zonasi Sekolah Menggunakan Data Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classification

Rani Nooraeni^(1*), Amirah Balqis Safiruddin⁽²⁾, Aulia Fatin Afifah⁽³⁾, Krisna Dwi Agung⁽⁴⁾, Nada Nabila Rosyad⁽⁵⁾

(1) Politeknik Statistika STIS
(2) Politeknik Statistika STIS
(3) Politeknik Statistika STIS
(4) Politeknik Statistika STIS
(5) Politeknik Statistika STIS
(*) Corresponding Author

Abstract

Zonasi adalah sistem pengaturan proses penerimaan siswa baru sesuai dengan wilayah tempat tinggal agar tidak ada sekolah yang dianggap favorit dan non-favorit. Sistem zonasi hanya diterapkan di sekolah negeri yaitu sekolah yang dikelola pemerintah. Selain itu, sistem ini telah diterapkan di berbagai negara seperti Amerika Serikat, Kanada, Jepang, dan Australia. Sistem zonasi memiliki dampak positif dan negatif bagi peserta didik. Pada pertengahan tahun ini, Twitter diramaikan dengan isu tentang penerapan sistem zonasi. Pengguna Twitter banyak yang menuliskan pendapatnya mengenai isu tersebut berupa dukungan, masukan, dan juga kritikan. Kritikan masyarakat terhadap sistem zonasi merupakan hal yang harus diperhatikan untuk menyempurnakan sistem zonasi yang masih terbilang baru. Peneliti tertarik untuk meneliti opini masyarakat mengenai sistem zonasi menggunakan data Twitter periode bulan Juni – Juli 2019. Dari cuitan-cuitan masyarakat tersebut, akan dilakukan analisis sentimen public terhadap penerapan sistem zonasi sekolah.

Kata Kunci: Sistem Zonasi, Sentimen, Data Twitter.

Full Text:

PDF (Indonesian)

References

Aristo, T. J. (2019). Analisis Permasalahan Pemerataan Pendidikan di Kabupaten Sintang. Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan, 25-34. .

Ipmawati, Joang., Kusrini, dan Luthfi, E.T. (2017). Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining pada Analisis Sentimen. Indonesian Journal on Networking and Security. 6(1): 28-36. .

KG/J-3. (2019, June 27). Media Indonesia. Retrieved from Zonasi Atasi Kemacetan: https://mediaindonesia.com/read/detail/243555-zonasi-atasi-kemacetan. .

Kristiyanti, D.A. (2015). Analisis Sentimen Review Produk Kosmetik Melalui Komparasi Feature Selection. Konferensi Nasional Ilmu Pengetahuan dan Teknologi. 1(1): 67-76. .

Pribadi, R. E. (2017). Implementasi Sustainable Developement Goals (SDGs) dalam Meningkatkan Kualitas Pendidikan di Papua. eJournal Ilmu Hubungan Internasional, 917-932. .

Taneyasa, T., & Sitta, Y. (2019, 01 25). Amazonaws. Diambil kembali dari Text Cleaning Bahasa Indonesia based Twitter Data: http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/461333_4a26820bb8ea4084be104a8ffb67511b.html..

DOI: http://dx.doi.org/10.30998/faktorexacta.v12i4.5205