KOMPARASI BERBAGAI MODEL KLASIFIKASI TEKS UNTUK ANALISIS SENTIMEN TENTANG TERPILIHNYA PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA 2024 - Setiawan, Feri Cahya; Suryono, Ryan Randy (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Pemilihan Presiden Indonesia tahun 2024 menjadi topik hangat di kalangan masyarakat, Baik dalam kehidupan sehari-hari maupun di dunia maya, khususnya pada platform media sosial seperti aplikasi X. Pada tahun 2024 calon presiden Indonesia paslon nomor 2 adalah Prabowo Subianto merupakan Presiden terpilih Indonesia sekaligus Mentri Pertahanan. Oleh sebab itu, muncul beragam pandangan, termasuk opini yang positif maupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi sentimen opini publik di platform media sosial X terkait pemilihan Presiden Indonesia 2024 dengan memanfaatkan berbagai algoritma machine learning yaitu Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan Logistic Regression, nanti kinerjanya kemudian ditingkatkan menggunakan Teknik Oversampling Minoritas Sintetis (SMOTE). Hasil penelitian ini Naïve Bayes mencapai Accuracy 96%, Precision 93%, Recall 100%, F1-Score 96%, Untuk Support Vector Machine mencapai Accuracy 99%, Precision 99%, Recall 100%, F1-Score 100 % dan Logistic Regression mencapai Accuracy 99%, Precision 99%, Recall 100%, F1-Score 100%. Dapat disimpulkan bahwa Support Vector Machine Logistic Regression menunjukan performa terbaik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif secara lebih akurat jika dibandingkan dengan algoritma Naïve Bayes. Namun dalam hasil Confusion Matrix algoritma Support Vector Machine menunjukan performa yang jauh lebih baik. Hal ini memnunjukan kemampuan Support Vector Machine dapat menjadi pilihan yang lebih baik dalam kasus analisis sentimen terhadap terpilihnya Prabowo Subianto sebagai Presiden Indonesia 2024.