<![CDATA[Pemilihan Gubernur Sumatera Utara tahun 2024 menarik perhatian masyarakat terhadap kinerja gubernur terpilih, Bobby Nasution. Media sosial X (Twitter) menjadi sarana utama bagi publik untuk mengekspresikan opini, baik berupa dukungan, kritik, maupun sikap netral terhadap kebijakan dan kinerja pemerintah daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap kinerja Bobby Nasution ke dalam kategori positif, netral, dan negatif menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Data tweet dikumpulkan melalui proses crawling dan dilakukan pembersihan dengan menghapus tweet duplikat, akun buzzer, serta tweet yang bersifat informatif. Tahapan preprocessing teks meliputi normalisasi, tokenisasi, stopword removal, dan stemming, kemudian dilanjutkan dengan pelabelan sentimen otomatis menggunakan TextBlob. Ekstraksi fitur dilakukan menggunakan metode Term Frequency–Inverse Document Frequency (TFIDF). Dataset dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80:20. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix serta metrik akurasi, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen publik didominasi oleh kategori netral dan positif dengan akurasi model sebesar 62,99%. Namun, performa klasifikasi sentimen negatif masih relatif rendah sehingga diperlukan pengembangan metode lanjutan untuk meningkatkan kualitas]]>
Copyrights © 2026
