PENERAPAN METODE DECISION TREE PADA SENTIMEN MEDIA SOSIAL TERKAIT KOMISI PEMILIHAN UMUM (KPU) SEBELUM DAN SESUDAH PILPRES 2024 - Yolanda Veren; Sunneng Sandino Berutu; Haeni Budiati (STKIP PGRI Tulungagung, 2024)
Pemilihan Presiden 2024 di Indonesia menandai momen krusial dalam dinamika politik negara. Penelitian ini mengamati perubahan pandangan masyarakat terhadap Komisi Pemilihan Umum (KPU) sebelum dan setelah Pilpres 2024 dengan menerapkan metode klasifikasi Decision Tree. Dataset yang digunakan terdiri dari 5794 (tambahin tanggal) tweet yang telah melewati serangkaian tahap, mulai dari crawling, pre processing data, terjemahan, pelabelan, klasifikasi, hingga evaluasi model. Hasil analisis menunjukkan bahwa sebelum Pilpres 2024, sentimen positif mencapai 39.98%, sentimen netral sebesar 38.39%, dan sentimen negatif sebesar 21.63%. Setelah Pilpres 2024, terjadi peningkatan dalam sentimen positif menjadi 45.45%, sedangkan sentimen netral mengalami penurunan menjadi 36.67%, dan sentimen negatif juga mengalami penurunan menjadi 17.87%. Berdasarkan dataset Komisi Pemilihan Umum (KPU) setelah Pilpres 2024 akurasi prediksi meningkat menjadi 67, dengan sentimen netral memiliki presisi sebesar 70. Sedangkan berdasarkan dataset pada Komisi Pemilihan Umum (KPU) setelah Pilpres 2024, recall untuk sentimen positif adalah 69, sementara f1-score untuk sentimen netral adalah 72.