Arta, I Putu Dennis Prana (2026) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PERENCANAAN PEMILU ELEKTRONIK DI INDONESIA MENGGUNAKAN PENDEKATAN SOFT VOTING ENSEMBLE. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
2215091057-COVER.pdf Download (10MB) |
|
Text
2215091057-ABSTRAK.pdf Download (10MB) |
|
Text
2215091057-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (10MB) |
|
Text
2215091057-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text
2215091057-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text
2215091057-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text
2215091057-BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (10MB) | Request a copy |
|
Text
2215091057-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (10MB) |
|
Text
2215091057-LAMPIRAN.pdf Download (10MB) |
Abstract
Wacana perencanaan Pemilu Elektronik di Indonesia memunculkan respons publik yang beragam di media sosial karena dinilai berpotensi meningkatkan efisiensi penyelenggaraan pemilu, tetapi juga menimbulkan kekhawatiran terkait keamanan data, transparansi, manipulasi, dan kepercayaan terhadap hasil suara. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi sentimen publik, mengevaluasi performa metode Soft Voting Ensemble, serta menyajikan hasil analisis melalui topic modeling dan dashboard visualisasi. Penelitian kuantitatif ini menggunakan kerangka kerja CRISP-DM. Data diperoleh dari platform X dan TikTok melalui crawling dan scraping dengan kata kunci terkait pemilu elektronik, e-voting, pemilu digital, dan digitalisasi pemilu. Setelah proses seleksi, diperoleh 3.979 data yang terdiri atas 1.446 sentimen positif dan 2.533 sentimen negatif. Data dilabeli secara manual oleh tiga ahli bahasa, kemudian diproses melalui text preprocessing, pembobotan TF-IDF, pembagian data 80:20 secara stratified, serta pengujian Logistic Regression, Random Forest, dan Soft Voting Ensemble dengan dan tanpa Borderline-SMOTE. Evaluasi dilakukan menggunakan confusion matrix, classification report, dan 10-Fold Cross Validation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Soft Voting Ensemble Optimasi Awal dengan Borderline-SMOTE memperoleh akurasi dan F1-score tertinggi, yaitu 0,8078 dan 0,8084, tetapi memiliki CV Gap 0,1190 yang mengindikasikan potensi overfitting. Model yang lebih stabil adalah Soft Voting Ensemble Tuning tanpa Borderline-SMOTE dengan akurasi 0,8003, F1-score 0,7917, dan CV Gap 0,0682. Hasil LDA menunjukkan bahwa sentimen negatif didominasi isu kecurangan, manipulasi data, kebocoran data, keamanan akun, dan kepercayaan terhadap hasil suara, sedangkan sentimen positif berkaitan dengan efisiensi, kemudahan, modernisasi, dan pengurangan penggunaan kertas. Temuan ini menunjukkan bahwa persepsi publik terhadap Pemilu Elektronik masih cenderung skeptis, meskipun terdapat dukungan terhadap efisiensi teknologi. Penelitian selanjutnya disarankan mengoptimalkan model Soft Voting Ensemble serta menambahkan evaluasi kualitas topik agar hasil klasifikasi dan interpretasi topik menjadi lebih akurat.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Pemilu Elektronik, Soft Voting Ensemble, Borderline-SMOTE, Topic Modeling |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Sistem Informasi (S1) |
| Depositing User: | I PUTU DENNIS PRANA ARTA |
| Date Deposited: | 28 Jul 2026 13:48 |
| Last Modified: | 28 Jul 2026 13:48 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/31659 |
Actions (login required)
 |
View Item |