Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen pada Twitter (Studi Kasus: Hasil Debat Calon Presiden 2019)

Abstract

Tahun 2019 Indonesia melaksanakan pemilihan umum presiden dan wakil presiden. Sebagai penyelenggara pemilihan umum presiden , KPU mengadakan debat calon presiden dan wakil presiden agar masyarakat mengetahui visi dan misinya. Kritik maupun saran. Salah satu cara untuk mengekspresikan sentimen melalui jejaring sosial, salah satunya adalah Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat sentimen masyarakat pada Twitter terhadap hasil debat capres dan cawapres 2019. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Naive Bayes, dan output class yang dituju adalah sentimen positif dan sentimen negatif. Jumlah data pada penelitian ini yaitu 370 yang terbagi menjadi empat kelompok yaitu tweet yang mengarah pada Jokowi 85 data, yang mengarah ke Ma’ruf amin 115 data, yang mengarah ke Prabowo 85 data dan yang mengarah ke Sandiaga Uno 85. Dengan perbandingan data latih 80% dan data uji 20%, hasil pengujian menunjukkan pada sentimen tweet terhadap Jokowi, warganet memiliki sentimen positif terhadap Jokowi sebesar 8.33% dan sentimen negatif 91.67% dengan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 70.588% . Pada sentimen tweet terhadap Ma’ruf Amin warganet memiliki sentimen positif terhadap Ma’ruf Amin sebesar 25% dan sentimen negatif 75% dengan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 17.391% . Pada sentimen tweet terhadap Prabowo warganet memiliki sentimen positif terhadap Prabowo sebesar 75% dan sentimen negatif 25% dengan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 35.294%. Pada sentimen tweet terhadap Sandiaga Uno warganet memiliki sentimen positif terhadap Sandiaga Uno sebesar 0% dan sentimen negatif 100% dengan tingkat akurasi klasifikasi sebesar 35.294%.