Analisis Sentimen Pada Twitter Terhadap Isu Penundaan Pemilu 2024 Dengan Membandingkan Metode Long Short-Term Memory Dan Naïve Bayes Classifier - Mahmuji Cholis, Fahmi; Utomo, Muchammad Chandra Cahyo; Fadhliana, Nisa Rizqiya (Equiva Journal, 2023)
Negara Indonesia memiliki sistem pemerintahan yang berbentuk sistem demokrasi, oleh karena itu pada sistem demokrasi untuk memilih orang yang akan menjadi penjabat politik diperlukan adanya sebuah proses pemilihan. Proses tersebut dikenal dengan Pemilu (Pemilihan Umum). Menjelang pemilu pada 2024 muncul isu wacana penundaan Pemilu 2024. Di Indonesia, pengguna Twitter pada tahun 2022 sebanyak 18,45 juta. Dilihat dari banyaknya pengguna Twitter dengan munculnya isu penundaan pemilu, membuat banyak orang menyampaikan opininya di Twitter terkait isu tersebut. Penelitian ini untuk dapat mengetahui opini masyarakat secara umum pada Twitter terhadap isu penundaan Pemilu 2024 dengan membandingkan metode Long Short-Term Memory dan Naïve Bayes Classifier. Penelitian dilakukan dengan tahap crawling, pre-processing, pelabelan data, pembagian data train dan data test dengan perbandingan 9:1. Pada metode Long Short-Term Memory memperoleh nilai accuracy sebesar 92%, precision untuk kelas negatif sebesar 92% dan kelas positif sebesar 92%, Recall untuk kelas negatif sebesar 92% dan kelas positif sebesar 92%,F1-Score untuk kelas negatif sebesar 92% dan kelas positif sebesar 92%. Pada metode Naïve Bayes Classifier memperoleh nilai accuracy sebesar 80%, precision untuk kelas negatif sebesar 83% dan kelas positif sebesar 77%, Recall untuk kelas negatif sebesar 79% dan kelas positif sebesar 82%, F1-Score untuk kelas negatif sebesar 81% dan kelas positif sebesar 80%. Hasil analisis sentimen pada Twitter terhadap isu penundaan Pemilu 2024 dengan metode Long Short-Term Memory didapat sentimen positif sebesar 52.9% dan sentimen negatif sebesar 47.1%, sedangkan dengan metode Naïve Bayes Classifier didapat sentimen positif sebesar 32.5% dan sentimen negatif sebesar 67.5%.