Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression untuk Analisis Sentimen Pilgub Jatim 2024 Putra, Fajar Wahyuardha; Setiawan, Ahmad Bagus; Widodo, Danang Wahyu
Prosiding SEMNAS INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) Vol. 9 No. 1 (2025): Prosiding Seminar Nasional Inovasi Teknologi Tahun 2025
Publisher : Universitas Nusantara PGRI Kediri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29407/5pr0py87

Abstract

Media sosial X (Twitter) menjadi sumber utama opini publik untuk peristiwa politik seperti Pilgub Jawa Timur 2024. Penelitian ini penting untuk memahami persepsi publik secara akurat. Metode yang digunakan adalah membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression untuk analisis sentimen pada dataset 2080 tweet yang dikumpulkan melalui crawling. Data melalui tahap prapemrosesan sebelum diklasifikasi menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan Logistic Regression lebih unggul dengan akurasi 87%, dibandingkan Naive Bayes dengan akurasi 85%. Keunggulan ini juga diperkuat oleh F1-Score rata-rata yang lebih tinggi. Temuan ini menegaskan bahwa Logistic Regression lebih efektif untuk analisis sentimen politik lokal, memberikan landasan data yang kuat bagi perumusan strategi kampanye.