Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana kondisi sektor bisnis ketika resesi ekonomi global 2023 dengan mengidentifikasi persepsi positif dan negatif serta topik yang sering dibicarakan dari pengguna Twitter mengenai sektor bisnis ketika resesi ekonomi global 2023. Metode yang digunakan p...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Muhammad Alif Maghriby, Herry Irawan
Format: Article
Language:Indonesian
Published: LPPM Universitas Bina Sarana Informatika 2023-08-01
Series:Widya Cipta: Jurnal Sekretari dan Manajemen
Online Access:https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/widyacipta/article/view/15577
_version_ 1797685291162533888
author Muhammad Alif Maghriby
Herry Irawan
author_facet Muhammad Alif Maghriby
Herry Irawan
author_sort Muhammad Alif Maghriby
collection DOAJ
description Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana kondisi sektor bisnis ketika resesi ekonomi global 2023 dengan mengidentifikasi persepsi positif dan negatif serta topik yang sering dibicarakan dari pengguna Twitter mengenai sektor bisnis ketika resesi ekonomi global 2023. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan analisis sentimen menggunakan model Naïve Bayes dan Topic Modelling. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan crawling data yang didapatkan dari media sosial Twitter pada 1 November 2022 hingga 30 November 2022. Data didapatkan sebanyak 7.542 tweets dan kemudian dilakukan pre-processing data yang kemudian menghasilkan 4.458 tweets yang siap dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 1.466 sentimen positif dan 2.992 sentimen negatif dengan model Naïve Bayes didapatkan nilai sebesar 97.84 persen accuracy, 94.03 persen precision, dan 100 persen recall. Informasi yang didapatkan dari hasil penelitian adalah pelaku UMKM tidak perlu cemas akan terkena dampak resesi ekonomi justru UMKM menjadi solusi dalam melawan resesi ekonomi. Kemudian, tingkat bunga hipotek di Eropa lebih tinggi daripada tingkat suku bunga KPR di Indonesia. Depresiasi mata uang yang terjadi memiliki sisi positif yang mana ketika depresiasi mata uang terjadi para pengusaha dapat meningkatkan ekspor karena barang dan jasanya lebih murah di pasar internasional. This study aims to find out how the business sector is in the 2023 global economic recession by identifying positive and negative perceptions and topics that are often discussed by Twitter users regarding the business sector during the 2023 global economic recession. The method used in this study is a quantitative method with sentiment analysis using the Naïve Bayes and Topic Modeling models. The data collection technique was carried out by crawling data obtained from social media Twitter from November 1, 2022, to November 30, 2022. Data were obtained from 7,542 tweets and then data pre-processing was carried out, producing 4,458 tweets that were ready to be analyzed. The results showed that there were 1,466 positive sentiments and 2,992 negative sentiments with the Naïve Bayes model obtaining values of 97.84 percent accuracy, 94.03 percent precision, and 100 percent recall. The information obtained from the research results is that MSME actors do not need to worry about being affected by the economic recession MSMEs are the solution to fighting the economic recession. Then, mortgage interest rates in Europe are higher than mortgage interest rates in Indonesia. Currency depreciation occurs has a positive side where when currency depreciation occurs entrepreneurs can increase exports because their goods and services are cheaper on international markets.
first_indexed 2024-03-12T00:43:01Z
format Article
id doaj.art-416c2e24023247eeba97bcb8cd2646d9
institution Directory Open Access Journal
issn 2550-0805
2550-0791
language Indonesian
last_indexed 2024-03-12T00:43:01Z
publishDate 2023-08-01
publisher LPPM Universitas Bina Sarana Informatika
record_format Article
series Widya Cipta: Jurnal Sekretari dan Manajemen
spelling doaj.art-416c2e24023247eeba97bcb8cd2646d92023-09-15T01:42:47ZindLPPM Universitas Bina Sarana InformatikaWidya Cipta: Jurnal Sekretari dan Manajemen2550-08052550-07912023-08-0172748510.31294/widyacipta.v7i2.155775372Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic ModellingMuhammad Alif Maghriby0Herry Irawan1Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom, Bandung, IndonesiaFakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Telkom, Bandung, IndonesiaPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana kondisi sektor bisnis ketika resesi ekonomi global 2023 dengan mengidentifikasi persepsi positif dan negatif serta topik yang sering dibicarakan dari pengguna Twitter mengenai sektor bisnis ketika resesi ekonomi global 2023. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah metode kuantitatif dengan analisis sentimen menggunakan model Naïve Bayes dan Topic Modelling. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan crawling data yang didapatkan dari media sosial Twitter pada 1 November 2022 hingga 30 November 2022. Data didapatkan sebanyak 7.542 tweets dan kemudian dilakukan pre-processing data yang kemudian menghasilkan 4.458 tweets yang siap dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 1.466 sentimen positif dan 2.992 sentimen negatif dengan model Naïve Bayes didapatkan nilai sebesar 97.84 persen accuracy, 94.03 persen precision, dan 100 persen recall. Informasi yang didapatkan dari hasil penelitian adalah pelaku UMKM tidak perlu cemas akan terkena dampak resesi ekonomi justru UMKM menjadi solusi dalam melawan resesi ekonomi. Kemudian, tingkat bunga hipotek di Eropa lebih tinggi daripada tingkat suku bunga KPR di Indonesia. Depresiasi mata uang yang terjadi memiliki sisi positif yang mana ketika depresiasi mata uang terjadi para pengusaha dapat meningkatkan ekspor karena barang dan jasanya lebih murah di pasar internasional. This study aims to find out how the business sector is in the 2023 global economic recession by identifying positive and negative perceptions and topics that are often discussed by Twitter users regarding the business sector during the 2023 global economic recession. The method used in this study is a quantitative method with sentiment analysis using the Naïve Bayes and Topic Modeling models. The data collection technique was carried out by crawling data obtained from social media Twitter from November 1, 2022, to November 30, 2022. Data were obtained from 7,542 tweets and then data pre-processing was carried out, producing 4,458 tweets that were ready to be analyzed. The results showed that there were 1,466 positive sentiments and 2,992 negative sentiments with the Naïve Bayes model obtaining values of 97.84 percent accuracy, 94.03 percent precision, and 100 percent recall. The information obtained from the research results is that MSME actors do not need to worry about being affected by the economic recession MSMEs are the solution to fighting the economic recession. Then, mortgage interest rates in Europe are higher than mortgage interest rates in Indonesia. Currency depreciation occurs has a positive side where when currency depreciation occurs entrepreneurs can increase exports because their goods and services are cheaper on international markets.https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/widyacipta/article/view/15577
spellingShingle Muhammad Alif Maghriby
Herry Irawan
Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling
Widya Cipta: Jurnal Sekretari dan Manajemen
title Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling
title_full Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling
title_fullStr Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling
title_full_unstemmed Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling
title_short Analisis Persepsi Publik Mengenai Resesi Ekonomi Global 2023 Sektor Bisnis di Media Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Topic Modelling
title_sort analisis persepsi publik mengenai resesi ekonomi global 2023 sektor bisnis di media sosial twitter menggunakan algoritma naive bayes dan topic modelling
url https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/widyacipta/article/view/15577
work_keys_str_mv AT muhammadalifmaghriby analisispersepsipublikmengenairesesiekonomiglobal2023sektorbisnisdimediasosialtwittermenggunakanalgoritmanaivebayesdantopicmodelling
AT herryirawan analisispersepsipublikmengenairesesiekonomiglobal2023sektorbisnisdimediasosialtwittermenggunakanalgoritmanaivebayesdantopicmodelling