ANALISIS SENTIMEN PEMILU 2024 DENGAN NAIVE BAYES BERBASIS PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) - Tommy Dwi Putra; Ema Utami; Mei P.Kurniawan (Universitas Teknologi Mataram, 2023)
Pemilu merupakan sarana kedaulatan masyarakat untuk memilih anggota Dewan Perwakilan Rakyat, anggota Dewan Perwakilan Daerah, Presiden dan Wakil Presiden, dan pemilihan anggota Dewan Perwakilan Rakyat Daerah, dilakukan secara langsung. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naïve Bayes (NB) berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) dalam menganalisa label sentimen positif, negatif dan netral pada postingan para pengguna media sosial Twitter yang berkaitan dengan pemilu 2024. Jumlah dataset setelah prepocessing menjadi 1.000 data. Tahap evaluasi menggunakan Confusion matrix diperoleh nilai akurasi algoritma yaitu untuk NB tanpa PSO nilai akurasi sebesar 73,67%. Sedangkan untuk algoritma NB+PSO nilai akurasi sebesar 78,33%.Dalam penelitian ini dapat diketahui bahwa tingkat akurasi yang didapatkan algoritma NB+PSO lebih unggul dibandingkan algoritma NB tanpa PSO.