Application of the Naive Bayes Classification Method for Sentiment Analysis of the ITE Law on Twitter Social Media
Abstract
The Electronic Information and Transactions Law has caused much debate in Indonesia regarding freedom of expression. Through social media, especially Twitter, people often express their opinions about this law. This study uses the naive bayes classification method to analyze comments on Twitter regarding the Electronic Information and Transactions Law (ITE). The results will be compared with five research journals that use similar or different methods for sentiment analysis on social media. The data used in this study are comments, tweets, and posts on Twitter social media. This study found that the naive bayes classification method on google collab provides 94% accuracy in classifying sentiment. This comparison shows that this method is competitive with other methods such as LSTM, K-NEAREST NEIGHBOR ALGORITHM, SVM, LSTM and BiLSTM, NAIVE BAYES ALGORITHM.
Full text article
References
Farhan, F., Triase, T., & Harahap, A. M. (2023). Penggunaan Algoritma Naive Bayes Dalam Text Mining Untuk Klasifikasi Pasal UU ITE. Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD, 6(2), 314-322.
Fudholi, L. A., Rahaningsih, N., & Dana, R. D. (2024). Sentimen Analisis Perilaku Penggemar Coldplay Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes. Jati (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 8(3), 4150-4159.
Hesaputra, A. P., & Fudholi, D. H. (2023). Klasifikasi Pelanggaran Undang-Undang ITE pada Twitter Menggunakan LSTM dan BiLSTM. AUTOMATA, 4(2).
Jahriyah, V. F., Kusuma, M. T., Qonitazzakiyah, K., & Fathomi, M. A. (2021). Kebebasan Berekspresi di Media Elektronik Dalam Perspektif Pasal 27 Ayat (3) Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2016 Perubahan Atas Undang-Undang Nomor 11 Tahun 2008 Tentang Informasi dan Pelayanan Transaksi Elektronik (UU ITE). Sosio Yustisia: Jurnal Hukum Dan Perubahan Sosial, 1(2), 65-87.
Jannah, F. N., Fatonah, A. R., & Turnip, M. (2023). Analisis Wacana Van Dijk Terhadap Opini Publik Di Media Sosial Twitter. Kaganga Komunika: Journal of Communication Science, 5(2), 179-195.
Judijanto, L., Maulinda, R., Zulaika, S., Tjahyadi, I., & Suroso, S. (2023). Pengaruh Sumber Informasi dan Interaksi Sosial di Media Sosial terhadap Pembentukan Opini Politik Masyarakat di Indonesia. Sanskara Ilmu Sosial dan Humaniora, 1(01), 21-31.
Kalyzta, J., Willdan, M. A., Halfiani, S., & Indra, I. (2022). Penerapan Analisis Sentimen Ujaran Kebencian Terhadap Vaksinasi Covid-19 Pada Tweet Berbahasa Indonesia Menggunakan Algoritme K-Nearest Neighbor. IDEALIS: InDonEsiA journaL Information System, 5(2), 87-97.
Marpi, Y., & Kom, S. (2020). Perlindungan hukum terhadap konsumen atas keabsahan kontrak elektronik dalam transaksi e-commerce. PT. Zona Media Mandiri.
Maulaya, A. K. (2022). Analisis Sentimen Menggunakan Support Vector Machine Masyarakat Indonesia Di Twitter Terkait Bjorka. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology), 3(3), 495-500.
Nabila, A. S. (2024). Perbandingan Model Machine Learning Dan Deep Learning Terhadap Analisis Sentimen Pelanggan Shopee (Doctoral dissertation, UIN Ar-Raniry Banda Aceh).
Qur'atul'Ain, N., Pramono, B., & Wibowo, A. H. (2024). Penerapan Metode LSTM Pada Sistem Klasifikasi Komentar Publik Yang Termasuk Jenis Pelanggaran Undang-Undang ITE. Jurnal Informatika Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 2(1).
Rahmawati, N., Muslichatun, M., & Marizal, M. (2021). Kebebasan Berpendapat Terhadap Pemerintah Melalui Media Sosial Dalam Perspektif UU ITE. Widya Pranata Hukum: Jurnal Kajian dan Penelitian Hukum, 3(1), 62-75.
Wanti, A. D. (2023). Analisis sentimen mengenai kebijakan kartu prakerja menggunakan metode Naive Bayes (Doctoral dissertation, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim).
Yudhanegara, R. A., Hana, N. A., Mahfiridho, S. Y., & Kardian, A. R. (2024). Perbandingan Resident Set Size dan Virtual Memory Size Algoritma Machine Learning dalam Analisis Sentimen. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 8(1), 371-382.
Yuniarti, S. (2019). Perlindungan hukum data pribadi di Indonesia. Business Economic, Communication, and Social Sciences Journal (BECOSS), 1(1), 147-154.
Authors
Copyright (c) 2025 Dimas Fajar Fiandaru, Yoannes Romando Sipayung
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Copyright
The copyright holder for articles published by ELSE is the author.
Licence
Scientific articles published in this journal are licensed under license
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
