<![CDATA[Berdasarkan isu yang di bahas pemerintah pada tahun 2019, timbulah beragam tweet yang bermunculan seperti #ibukotapindah, #pemindahanibukota. Dari banyaknya respon masyarakat pengguna Twetter terhadap isu yang menjadi salah satu trending topik tersebut maka perlu diadakannya analisis sentimen untuk mengetahui apakah masyarakat Indonesia merespon isu ini dengan respon positif, netral, atau malah negatif. Sehingga dengan adanya penelitian ini kita bisa melihat gambaran pendapat masyarakat terkait kebijakan pemerintah yang merencanakan pemindahan ibu kota negara Indonesia dan juga bisa jadi bahan evaluasi pemerintah dalam pengambilan keputusan, dengan adanya analisis sentimen ini memudahkan kita untuk melihat informasi data di media sosial yang besar dengan cepat. Pengumpulan data pada penelitian ini adalah dengan melakukan penarikan data set dari media sosial. Data set yang di tarik merupakan tweet dari masyarakat dan tweet itu akan di kelompokkan dengan label positif dan negatif menggunakan metode Naïve Bayes Clasifier (NBC). Analisis dengan metode Naïve Bayes di mulai dengan crawling data dari Twitter pada tanggal 6 maret 2023 sebanyak 4533 data mentah dengan 2 kata kunci IKN dan IBU KOTA PINDAH. Setelah crawling selanjutnya pembersihan data atau preprocessing yang terdiri dari cleansing, stopword, dan casefolding sehingga menyisakan data yang bersih sebanyak 1449 data. data di bagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji data latih digunakan untuk memberikan pengetahuan kepada rapid miner dalam menggolongkan suatu data sehingga data uji tersebut dapat terprediksi oleh aplikasi Rapid Miner, dalam pengujian manual pengujian pertama (69%:31%) di dapatkan Acuraccy 74.61% dan yang kedua (83%:17%) didapatkan Acuraccy 76.30% selanjutnya pengujian oleh sistem dengan perbandingan (50%:50%) di dapatkan Acuraccy 70.30% dan yang kedua (70%:30%) data uji, didapatkan Acuraccy sebesa 73.79%. Atas kebijakan pemerintah yang ingin memindahkan ibu kota indonesia menimbulkan beragam respon positif dan negatif dari masyarakat, sentiment yang paling banyak yaitu sentiment positif sebesar 1073 (74%), sentiment negatif ditemukan sebanyak 376 (26%). Saran untuk penelitian selanjutnya untuk menambahkan sentiment netral pada penelitian selanjutnya. Kata Kunci: Ibu kota Indonesia, Data Mining, Naive Bayes ]]>
