Deteksi dan Klasifikasi Sentimen Publik pada Debat Kandidat Capres Menggunakan Teknik Mining Naive Bayes - Hasibuan, Maya Gusrina; Putri, Perra Budiarti Rahyu; Andrianto, Richi (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2024)
Era digital saat ini, platform media sosial menjadi salah satu wadah utama dimana opini publik diekspresikan secara luas. Saat debat kandidat capres, media sosial dipenuhi dengan beragam tanggapan, komentar, dan pendapat masyarakat tentang performa, argumen, dan isu yang dihadirkan oleh kandidat. Data berupa komentar dan postingan pada akun pengguna media sosial tiktok dengan kata kunci Prabowo Subianto, Gibran Rakabuming Raka, Anies Baswedan, Cak Imin, Ganjar Pranowo dan Mahfud MD. Pengumpulan data dengan cara Crawling data menggunakan rapidminer dengan batas maksimal 357 record sebagai data tranning dan hanya komentar atau postingan yang berbahasa Indonesia saja. Selanjutnya data dilakukan preprocessing berupa cleaning, tokenisasi, transform cases, stopword, dan filtering sebelum dianalisis. Berdasarkan uji coba sistem aplikasi, maka aplikasi sudah mampu memberikan analisis sentiment. Diperoleh sentiment negatif pada komentar “Kalau pilih presiden si rangkai kata ulung lah anies ganjar soal fakta realita ikhlas kejujusan all in prabowo”, “suka gen z banget tuh blimbing sayur karna terima ide gagas gen z gak paham penting hibur”, dan “Penting ide gagasan, sayang lebih suka hibur”. Sedangkan sentiment netral pada komentar “beri puji ahy prabowo pimpin hebat bangsa indonesia muj pdemokrat agusyudhoyono demokrat bareng ahy”, dan sentiment positif pada komentar “program prabowo bawa ubah positif industri nasional peluang ekspor makin buka 17 program prioritaspragibs”. Metode Naive Bayes terbukti dapat menganalisis sentimen secara otomatis.