PENGGUNAAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN KONFLIK PALESTINA DAN ISRAEL PADA PLATFORM X - Andriawan, Muhammad Guruh; Ernawati, Tati (Universitas Lampung, 2024)
Abstrak. Penelitian ini mengkaji penggunaan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) untuk analisis sentimen konflik Palestina-Israel pada platform X. Alasan pemilihan topik ini adalah karena peran signifikan media sosial dalam mencerminkan opini publik terhadap konflik global. Dengan menganalisis tweet dari pengguna Indonesia, penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Pengumpulan data dilakukan menggunakan API X, mengumpulkan 599 tweet antara 7 Mei hingga 31 Desember 2023. Tahap pra-pemrosesan meliputi pembersihan, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mencapai akurasi sebesar 82,22%, mengungguli algoritma SVM yang memiliki akurasi sebesar 74,44%. Temuan ini menyoroti bahwa sebagian besar sentimen publik adalah netral, dengan kehadiran sentimen positif dan negatif yang signifikan. Hasil ini menekankan efektivitas Naïve Bayes dalam klasifikasi sentimen untuk analisis media sosial, menyediakan alat yang berharga untuk memahami opini publik tentang isu-isu politik sensitif.