Analisis Sentimen Publik terhadap Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) menggunakan Algoritma Naive Bayes - Baginda Oloan Lubis; Benny Firmansyah; Hilmy Putra; Soni Irawan; Ainindia Nur Alizah; Muhammad Ibrahim Adnan; Daniel Marulitua Situmorang (Jurnal Ilmiah Sistem Informasi, 2026)
Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) merupakan salah satu proyek strategis nasional yang banyak mendapatkan perhatian publik karena dampaknya yang luas pada aspek sosial, ekonomi, dan politik di Indonesia. Media sosial, khususnya TikTok, memainkan peran penting dalam membentuk dan merefleksikan opini masyarakat, sehingga menjadi sumber data yang relevan untuk analisis sentimen secara real-time. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap progres pembangunan IKN menggunakan algoritma Naive Bayes. Komentar-komentar TikTok yang terkait dengan IKN dikumpulkan dan melalui beberapa tahapan preprocessing, seperti case-folding, cleansing, tokenization, stopword removal, dan stemming. Data yang telah diproses kemudian diberi label sentimen secara manual (positif, negatif, dan netral) sebelum digunakan untuk melatih model klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu memberikan performa yang efektif dalam mengklasifikasikan sentimen publik terkait IKN, yang ditunjukkan melalui metrik evaluasi seperti accuracy, precision, recall, dan F1-score. Distribusi sentimen mengungkapkan bahwa persepsi publik cenderung beragam, dengan sebagian besar komentar bernada skeptis terhadap kesiapan pemerintah dan kelayakan proyek, sementara sebagian lain menunjukkan optimisme terhadap manfaat ekonomi jangka panjang. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam memahami respons publik terhadap proyek infrastruktur nasional di era digital serta membantu pemangku kepentingan dalam meningkatkan strategi komunikasi publik.