Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression untuk Analisis Sentimen Pilgub Jatim 2024 - Putra, Fajar Wahyuardha; Setiawan, Ahmad Bagus; Widodo, Danang Wahyu (Universitas Nusantara PGRI Kediri, 2025)
Media sosial X (Twitter) menjadi sumber utama opini publik untuk peristiwa politik seperti Pilgub Jawa Timur 2024. Penelitian ini penting untuk memahami persepsi publik secara akurat. Metode yang digunakan adalah membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression untuk analisis sentimen pada dataset 2080 tweet yang dikumpulkan melalui crawling. Data melalui tahap prapemrosesan sebelum diklasifikasi menjadi sentimen positif, negatif, dan netral. Hasil penelitian menunjukkan Logistic Regression lebih unggul dengan akurasi 87%, dibandingkan Naive Bayes dengan akurasi 85%. Keunggulan ini juga diperkuat oleh F1-Score rata-rata yang lebih tinggi. Temuan ini menegaskan bahwa Logistic Regression lebih efektif untuk analisis sentimen politik lokal, memberikan landasan data yang kuat bagi perumusan strategi kampanye.