Pengembangan Model Analisis Sentimen Berbasis Naïve Bayes Terhadap Isu Kepemimpinan Presiden Prabowo Di Tiktok - Setiawan, Kiki; Apriyanto, Kevin Jonathan (Institut Penelitian Matematika, Komputer, Keperawatan, Pendidikan dan Ekonomi (IPM2KPE), 2025)
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh meningkatnya intensitas diskusi publik di media sosial, khususnya TikTok, mengenai kepemimpinan Presiden terpilih Prabowo Subianto pasca Pemilu 2024. Isu-isu politik yang berkembang menimbulkan beragam opini dan sentimen masyarakat yang tersebar dalam bentuk komentar video. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model analisis sentimen berbasis algoritma Naïve Bayes untuk mengkaji persepsi publik terhadap kepemimpinan Presiden Prabowo melalui komentar di TikTok. Obyek penelitian adalah data komentar pengguna TikTok yang diperoleh melalui metode scraping menggunakan bahasa pemrograman Python, dengan kata kunci yang relevan terhadap isu kepemimpinan Prabowo. Data kemudian diolah melalui tahapan pre-processing seperti Case Folding, tokenisasi, stopword removal, dan Stemming. Proses klasifikasi dilakukan dengan algoritma Naïve Bayes dan evaluasi performa model dilakukan menggunakan Confusion Matrix dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil analisis menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi mencapai 54%, dengan sentimen negatif mendominasi sebesar 46,3%, sedangkan sentimen positif sebesar 32,1% serta sentimen netral sebesar 21,6%. Kesimpulan dari penelitian ini menunjukkan bahwa isu kepemimpinan Presiden Prabowo di TikTok cenderung memperoleh respons negatif dari publik. Implikasi dari hasil ini menunjukkan pentingnya pemantauan opini publik di media sosial sebagai alat ukur persepsi masyarakat. Penelitian ini merekomendasikan pengembangan model lanjutan dengan algoritma pembelajaran mesin lain seperti SVM atau Random Forest untuk peningkatan akurasi.