ANALISIS SENTIMEN OPINI NETIZEN DI INSTAGRAM TERHADAP BERITA SEPAKBOLA LIGA INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA LOGISTIC REGRESSION - Fadhil Rifgi Pratama; Dahlan (Universitas Lampung, 2025)
Dengan menggunakan algoritma Logistic Regression, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis persepsi netizen di Instagram terhadap berita tentang sepak bola Liga Indonesia, khususnya klasemen Liga 1 putaran kedua. Dengan menggunakan teknik crawling, data diambil dari komentar pengguna Instagram dan kemudian melalui proses pre-processing seperti cleaning, case folding, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Metode TF-IDF digunakan untuk mengekstraksi karakteristik dan dikategorikan ke dalam tiga kategori sentimen: positif, negatif, serta netral. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebagian besar komentar netral (90,16 persen), dengan skor akurasi, presisi, recall dan skor F1. Model memiliki kemampuan untuk mengklasifikasikan data netral secara dominan dan cukup akurat untuk kategori lain. Hasilnya menunjukkan bahwa logistic regression adalah teknik yang efektif untuk mengklasifikasikan opini publik di media sosial tentang masalah olahraga nasional.