Klasifikasi Sentimen Pengguna Media Sosial X (Twitter) Terhadap Pemain Naturalisasi Tim Nasional Sepak Bola Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - adhitama, rafli; Asriyanik (SANTIKA is a scientific journal of science and technology, 2026)
Di era digital, media sosial telah menjadi platform utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini terhadap berbagai isu, termasuk kebijakan pemain naturalisasi dalam tim nasional sepak bola Indonesia. Kebijakan ini sering kali memicu pro dan kontra, dengan sentimen publik yang beragam. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap pemain naturalisasi dengan menggunakan data komentar dari media sosial X (Twitter). Pendekatan yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan algoritma Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi sentimen. Data yang digunakan dikumpulkan melalui crawling, kemudian diproses melalui tahapan preprocessing untuk memastikan kualitas data yang optimal sebelum dianalisis. Hasil penelitian menunjukkan Jay Idzes memperoleh 85% sentimen positif dan 19% sentimen negatif, Mees Hilgers menerima 69% sentimen positif dan 71% negatif, sedangkan Kevin Diks mendapatkan 74% sentimen positif dan 56% negatif. Dari sisi akurasi, model Naïve Bayes yang digunakan menunjukkan performa yang cukup baik, dengan akurasi sebesar 74% untuk Jay Idzes, 70% untuk Mees Hilgers, serta 64% untuk Kevin Diks. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang persepsi masyarakat terhadap pemain naturalisasi tim nasional Indonesia serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih informatif dalam konteks kebijakan olahraga.