Analisis Sentimen Pemindahan Ibu Kota Nusantara (IKN) dengan Algoritma Random Forest, Naive Bayes, dan Support Vector Machine (Decode: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 2026)
Reaksi masyarakat Indonesia terhadap pemindahan Ibu Kota Nusantara (IKN) bervariasi, terutama di media sosial, yang merupakan platform utama untuk menyuarakan pendapat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengevaluasi persepsi publik tentang rencana pemindahan IKN dengan menggunakan tiga metode klasifikasi yaitu Random Forest, Naïve Bayes, dan Support Vector Machine (SVM). Data diproses melalui beberapa tahap preprocessing, Tahap-tahap ini termasuk tokenisasi, penghilangan kata umum, pemrosesan huruf, pembersihan teks, dan pengurangan kata dasar. Pelabelan data mengelompokkan komentar dalam kategori sentimen positif dan negatif, sedangkan ekstraksi fitur dilakukan dengan metode TF-IDF. Dataset tersebut kemudian dibagi menjadi dua, 20% untuk data pengujian dan 80% untuk data latihan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa setiap model memiliki tingkat akurasi yang berbeda, dengan Random Forest mencapai 98%, Naïve Bayes 91%, dan SVM 97%, yang menunjukkan bahwa Random Forest adalah algoritma ensemble yang paling akurat dan dapat digunakan untuk analisis sentimen.Studi ini menemukan bahwa setiap model memberikan tingkat akurasi yang berbeda. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Random Forest adalah algoritma ensemble terbaik untuk mengelompokkan sentimen publik tentang masalah pemindahan IKN. Kesimpulan penelitian ini menekankan bahwa menggunakan algoritma ensemble seperti Random Forest dapat menghasilkan analisis sentimen yang lebih akurat, dan ini dapat digunakan sebagai pedoman untuk proses pengambilan keputusan di masa mendatang tentang evaluasi kebijakan publik