ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT PADA TWITTER TERHADAP PEMILIHAN UMUM 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Puad, Salim; Garno, Garno; Susilo Yuda Irawan, Agung (Institut Teknologi Nasional Malang, 2023)
Pemilihan Umum (Pemilu) merupakan mekanisme untuk menjalankan kedaulatan rakyat dengan tujuan menciptakan pemerintahan negara yang demokratis berdasarkan Pancasila dan UUD Negara RI Tahun 1945. Pemilu diselenggarakan setiap lima tahun dan melibatkan pemilihan Presiden dan Wakil Presiden, Anggota DPR, DPD, DPRD, serta kepala daerah dan wakil kepala daerah. Pemilu bertujuan untuk memilih para pemimpin yang dapat mencerminkan nilai-nilai demokrasi dan mampu mewakili aspirasi rakyat sesuai dengan perkembangan kehidupan berbangsa dan bernegara. Dalam rangka memahami pandangan masyarakat terkait Pemilihan Umum 2024, dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen ini bertujuan untuk memberikan gambaran tentang bagaimana masyarakat memandang Pemilihan Umum 2024 yang akan datang. Melalui penerapan algoritma Naïve Bayes dengan metodologi KDD, pendapat atau sentimen yang dianalisis menghasilkan 331 label positif, 261 label negatif, dan 825 label netral. Untuk menguji keakuratan analisis sentimen dalam menyelesaikan Pemilihan Umum 2024, digunakan metode split data dan confusion matrix untuk menguji skor. Hasilnya menunjukkan bahwa model dengan pembagian data 90:10 memiliki akurasi tertinggi. Selain menggunakan confusion matrix, juga dilakukan pengujian menggunakan grafik ROC yang menghasilkan nilai AUC tertinggi pada model dengan pembagian data 90:10, dengan nilai 0,71 yang menunjukkan bahwa model ini memiliki kualitas klasifikasi yang baik