Analisis Sentimen di Media Sosial X tentang IKN dengan Naïve Bayes - Man, Gilang Mario Conroy Paridy; Sinlae, Alfry Aristo Jansen; Ngaga, Emerensiana (Jurnal Informatika Polinema, 2025)
Analisis sentimen merupakan teknik dalam pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP) yang bertujuan untuk mengklasifikasi teks menjadi kategori sentimen positif, negatif, atau netral. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Istana Garuda Ibu Kota Nusantara (IKN) yang terekspos di media sosial X (sebelumnya Twitter) dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Permasalahan utama dalam penelitian ini adalah bagaimana mengukur opini publik secara cepat dan akurat terkait dengan pembangunan Istana Garuda IKN yang begitu masif diperbincangkan di media sosial. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui distribusi sentimen positif, negatif, dan netral terhadap Istana Garuda IKN serta mengidentifikasi topik-topik utama yang mendominasi perbincangan di media sosial X terkait isu tersebut. Metode yang digunakan adalah klasifikasi teks menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data yang digunakan berupa tweet yang mengandung kata kunci terkait Istana Garuda IKN. Proses penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing data (tokenisasi, stopword removal, dan stemming), ekstraksi fitur, dan klasifikasi menggunakan model Naïve Bayes. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah peta sentimen publik yang komprehensif terkait Istana Garuda IKN, sehingga dapat memberikan gambaran yang lebih jelas mengenai persepsi masyarakat terhadap proyek pembangunan tersebut. Selain itu, penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam pengembangan sistem pemantauan opini publik berbasis media sosial.