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Dans le contexte de la démocratie en Indonésie, les élections jouent un rôle crucial, et les agences d'enquête publient souvent leurs résultats sur les réseaux sociaux. Les réponses des utilisateurs, notamment des électeurs, expriment souvent de l'insatisfaction, y compris de la méfiance, des insultes et des commentaires négatifs, si le candidat qu'ils soutiennent reçoit de faibles résultats d'enquête. Par conséquent, cette étude vise à examiner le niveau de confiance du public dans les résultats des enquêtes concernant les candidats présidentiels de 2024 en utilisant les algorithmes de Support Vector Machine (SVM) et de régression logistique. L'étude a utilisé des données provenant de 1778 commentaires sur Instagram et de 985 tweets sur Twitter. Le processus impliquait l'identification des problèmes, la collecte de données et la mise en œuvre du système, tels que le prétraitement, l'étiquetage, SMOTE, TF-IDF, le découpage des données, la classification du modèle et l'évaluation. Les résultats montrent que le SVM avec un scénario de 80 % de données d'entraînement et 20 % de données de test fournit une haute précision, à savoir 93,19 % pour Instagram et 91,19 % pour Twitter. La régression logistique, avec la précision la plus élevée de 89,79 % pour Instagram et 88,01 % pour Twitter dans le même scénario. L'analyse des sentiments utilisant le scénario SVM un a abouti à 195 commentaires positifs et 216 commentaires négatifs. Le scénario un de la régression logistique montre 180 sentiments positifs et 216 sentiments négatifs. D'après les résultats de classification, on peut conclure que le niveau de confiance du public tend à être négatif vis-à-vis des résultats des enquêtes des candidats présidentiels de 2024, tant en utilisant le SVM que la régression logistique.
Afandi et al. (Sat,) ont étudié cette question.