Perbandingan Kinerja Algoritma Naive Bayes dan Random Forest dalam Analisis Sentimen Publik Terhadap Batas Usia Calon Presiden dan Wakil Presiden di Twitter - Mei Lammi Malau; Steviana Viviola Wicesti Nasution; Putri Tasya Agustina; Sri Dewi; Fanny Ramadhani (CV. Rayyan Dwi Bharata, 2024)
Pada pemilu di tahun 2024 ini, terdapat pro dan kontra terkait perubahan batas usia calon presiden dan wakil presiden yang memicu perdebatan di kalangan masyarakat khususnya perdebatan yang terjadi pada media sosial seperti X(twitter). Penelitian ini akan membandingkan dua algoritma machine learning yaitu Naive Bayes dan Random Forest untuk melihat kinerja yang lebih baik dalam mengklasifikasikan sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur sentimen publik terhadap perubahan kebijakan perubahan batas usia calon presiden dan wakil presiden pada media sosial X(twitter) dengan menggunakan teknik analisis sentimen. Penelitian ini membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Random Forest dalam analisis sentimen publik terkait batas usia calon presiden dan wakil presiden di Indonesia, menggunakan data X (Twitter). Data sentimen yang dianalisis berasal dari 500 tweet pengguna X (Twitter) menggunakan kata kunci