Analisis Sentimen Berbahasa Indonesia Menggunakan Preprocessing Teks, TF-IDF, Naive Bayes, dan Logika Fuzzy: Studi Kasus Komentar Netizen tentang Ijazah Jokowi: A Case Study of Netizens' Comments on President Joko Widodo’s Diploma Across Twitter, YouTube, and TikTok - Pratama, Wahyu (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Pamulang, 2026)
Isu keabsahan ijazah Presiden Joko Widodo telah menjadi topik kontroversial yang ramai diperbincangkan di media sosial, memunculkan beragam komentar netizen dengan sentimen positif, negatif, dan netral. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen netizen berbahasa Indonesia terhadap isu tersebut menggunakan pendekatan hibrida. Proses dilakukan melalui tahapan preprocessing teks (case folding, tokenizing, filtering, dan stemming), pembobotan kata dengan TF-IDF, klasifikasi awal menggunakan algoritma Naive Bayes, serta penyempurnaan hasil klasifikasi dengan Logika Fuzzy untuk menangani ambiguitas dan ketidakpastian bahasa alami. Data sebanyak 10.248 komentar dikumpulkan dari Twitter, YouTube, dan TikTok, dengan 2.082 komentar digunakan sebagai data uji. Hasil menunjukkan bahwa model Naive Bayes mencapai akurasi 82,1%, dan meningkat menjadi 88,5% setelah integrasi dengan Logika Fuzzy. Distribusi akhir sentimen menunjukkan dominasi sentimen netral, diikuti oleh negatif dan positif. Pendekatan ini terbukti efektif dalam mengungkap opini publik secara lebih akurat dan representatif terhadap isu sosial-politik yang sensitif dalam bahasa Indonesia.