Analisis Sentimen Media Sosial Menggunakan Metode Naïve Bayes - Emil Fatra; Thiara Tri Funny Manguma; Mastura (FKIP - Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Dalam era digital yang berkembang pesat saat ini, media sosial telah menjadi salah satu platform utama bagi masyarakat untuk menyampaikan pendapat, perasaan, dan respons terhadap berbagai isu yang sedang berkembang. Baik isu sosial, politik, ekonomi, hingga produk dan layanan, semuanya dapat dengan cepat menjadi bahan diskusi publik di media sosial seperti Twitter. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi sangat penting untuk memahami persepsi dan sikap masyarakat terhadap suatu topik tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan metode Naive Bayes dalam melakukan analisis sentimen terhadap data yang diperoleh dari media sosial. Metode Naive Bayes dipilih karena dikenal memiliki keunggulan dalam memproses data teks berjumlah besar dengan akurasi yang cukup baik dan waktu komputasi yang efisien. Dalam penelitian ini, data yang digunakan berupa tweet yang diambil dari platform Twitter dan kemudian diklasifikasikan ke dalam tiga kategori sentimen, yaitu positif, negatif, dan netral. Hasil pengujian terhadap model menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 82%. Angka ini menunjukkan bahwa metode ini memiliki efektivitas yang cukup tinggi dalam melakukan klasifikasi sentimen, sehingga dapat diandalkan dalam studi-studi serupa yang menggunakan data berbasis teks dari media sosial.