Akurasi NaÃ¯ve Bayes Untuk Analisis Sentimen Twitter Berdasarkan Split Data - Agni, Vega Putra Dwi; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2024)
Batasan usia calon presiden dan calon wakil presiden menjadi salah satu isu yang hangat diperbincangkan menjelang Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden di tahun 2024, terutama di media sosial Twitter. Opini pengguna Twitter tentang isu ini beragam, ada yang positif, negatif, dan netral. Untuk mengetahui sentimen tweet tersebut positif, negatif, atau netral, diperlukan pembelajaran mesin yang dapat mengklasifikasikan tweet dengan cepat. Naive Bayes adalah metode klasifikasi teks yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti scraping data, prepocessing, dan pembobotan kata. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan rasio pembagian data yang paling optimal untuk meningkatkan akurasi model klasifikasi naive bayes dalam menganalisis sentimen data tweet. Data tweet didapatkan sebanyak 2023 data dari dua keyword, penelitian ini menunjukkan bahwa sentimen negatif mendominasi dengan persentase 91,5%, diikuti oleh sentimen positif sebesar 5,9%, dan sentimen netral sebesar 2,5%. Dari tiga rasio split data yang diuji, rasio split data 90:10 menghasilkan performa terbaik, yaitu Accuracy 86%, Precission 100%, Recall 66%, dan F1-Score 80%.