ANALISIS SENTIMEN TERHADAP RESPON PERUBAHAN NAMA TWITTER MENJADI ‘X’ MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Meila Azzahra Sofyan, Fazrin; Sulistiyowati, Nina; Voutama, Apriade (Institut Teknologi Nasional Malang, 2024)
Media sosial kini menjadi bagian esensial dalam kehidupan manusia untuk mendapatkan informasi, sebagaimana terlihat dari laporan We Are Social (HootSuite) yang mencatat ada 167 juta pengguna media sosial di Indonesia pada Januari 2023. Twitter menjadi platform yang populer saat itu, terutama setelah Elon Musk mengubah nama dan logo Twitter menjadi ‘X’ pada 24 Juli 2023. Perubahan ini memicu berbagai reaksi pengguna di Twitter, dengan tweet yang bervariasi dari positif, negatif, hingga netral. Untuk menganalisis sentimen tweet tersebut, digunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dalam proses yang mengikuti metodologi KDD (Knowledge Discovery in Database), meliputi tahap data selection, data preprocessing, data transformation, data mining, dan evaluation. InSet Lexicon digunakan untuk melabeli sentimen berdasarkan kamus kata positif dan negatif, yang dibandingkan dengan pelabelan manual oleh ahli bahasa. Penelitian ini menemukan bahwa pelabelan dengan InSet Lexicon dan manual menghasilkan klasifikasi sentimen dan jumlah data yang berbeda. InSet Lexicon menghasilkan 1131 tweet negatif, 687 positif, dan 583 netral, sedangkan pelabelan manual menghasilkan 1198 tweet negatif, 94 positif, 1035 netral, dan 74 multitafsir. Evaluasi menunjukkan bahwa pelabelan dengan InSet Lexicon lebih baik daripada pelabelan manual, dengan accuracy 83%, precision 84%, dan recall 83%, sedangkan pelabelan manual menunjukkan accuracy 77%, precision 76%, dan recall 76%.