<![CDATA[Perkembangan teknologi informasi dalam bidang politik menjadikan media sosial sebagai platform untuk berkampanye dan berinteraksi antara politisi dan pemilih. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan Algoritma Naïve Bayes dalam menganalisis sentimen pada tweet terkait dengan tren "Kpopfication" dalam pemilihan umum. “Kpopfication” adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan tindakan para penggemar K-Pop yang mengintegrasikan elemen-elemen dari dunia K-Pop dalam berbagai aspek kehidupan di luar dunia K-Pop itu sendiri. Langkah pertama adalah pengumpulan data dari tweet pengguna X melalui metode crawling dengan kata kunci ‘Kpopfication Pemilu lang:id’. Langkah kedua melakukan Pre-Processing data untuk membersihkan dan mempersiapkan data agar dapat diklasifikasikan. Langkah ketiga adalah melakukan pelabelan dengan menggunakan Lexicon Based dan yang terakhir adalah penerapan Algoritma Naïve Bayes. Dari analisis sentimen di dapatkan hasil akurasi 86%, presisi 84%, recall 96%, dan f1-score 90%, serta evaluasi kinerja model yang baik dalam mengenali sentimen positif dan negatif. Hasil penelitian ini akan menjadi landasan untuk penelitian lebih lanjut dalam konteks pemilu dan inovasi dalam berkampanye.]]>
Copyrights © 2024
