ANALISIS SENTIMEN PENGUMUMAN HASIL PEMILU 2024 DI SOSIAL MEDIA X MENGGUNAKAN KNN DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Aurelly Claudia Budianto, Theresia; Fatoni, Hilman; Ayu Syaharani, Maesha; Rozikin, Chaerur (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Pemilu merupakan salah satu peristiwa politik yang paling menarik perhatian publik dalam suatu negara demokratis. Hasil pemilu mencerminkan preferensi dan keinginan masyarakat terhadap calon dan partai politik yang bersaing. Di era digital saat ini, platform media sosial X telah menjadi salah satu wadah utama dimana opini dan sentimen masyarakat tercermin dengan luas. Oleh karena itu, analisis sentimen terhadap hasil pemilu 2024 di media sosial X menjadi semakin penting dalam memahami dinamika politik dan respons masyarakat. Penelitian ini membandingkan akurasi metode KNN dan Naïve Bayes classifier dalam membagi sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Proses pelabelan dilakukan secara otomatis menggunakan textblob dengan jumlah sentimen positif sebanyak 465 tweet atau 87.41%, netral sebanyak 42 tweet atau 7.89%, dan negatif sebanyak 25 tweet atau 4.70%. Dari total 532 data dengan kata kunci "Hasil Pemilu 2024", 80% digunakan sebagai data latih dan 20% sebagai data uji. Naive Bayes mencapai akurasi 85%, sedangkan KNN mencapai 68%, menandakan keunggulan KNN dalam mengklasifikasikan sentimen terhadap hasil pemilu 2024.