<![CDATA[Mahkamah Konstitusi (MK) berperan penting dalam menegakkan konstitusi, termasuk menetapkan batas usia minimum pencalonan Presiden dan Wakil Presiden. Putusan ini memicu beragam reaksi di media sosial, mulai dari dukungan hingga penolakan yang dinilai politis. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen publik terhadap putusan tersebut menggunakan Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes (NB), dan K-Nearest Neighbors (KNN), serta membandingkan kinerjanya berdasarkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Penelitian dilakukan melalui enam tahap: (1) Business Understanding – menentukan kebutuhan, tujuan, dan pengumpulan data; (2) Data Understanding – mengumpulkan, mendeskripsikan, dan mengevaluasi kualitas data; (3) Data Preparation – membersihkan, memilih, dan mentransformasi data; (4) Modelling – menerapkan algoritma SVM, NB, dan KNN; (5) Evaluation – mengukur kinerja model menggunakan confusion matrix; serta (6) Deployment – menyusun laporan dan dokumentasi hasil analisis. Data diambil dari media sosial X dan YouTube, diolah menggunakan teknik text mining dan machine learning. Hasil menunjukkan SVM dan KNN memiliki akurasi tertinggi, masing-masing 89,5%, sedangkan NB mencapai 88,5%, sehingga SVM dan KNN dinilai lebih efektif dalam menganalisis sentimen publik terhadap putusan MK.]]>
Copyrights © 2025
