PENERAPAN METODE MACHINE LEARNING - NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN PEMINDAHAN IBU KOTA NEGARA BARU

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap pemindahan ibu kota negara (IKN) pada twitter di tahun 2023 apakah masih menjadi suatu kontroversi atau sudah lebih beraroma positif dibandingkan dengan opini masyarakat pada saat pertama kali isu ini naik ke media sosial di tahun 2019. Penelitian ini menggunakan metode naïve bayes dalam melakukan klasifikasi data, diharapkan dapat menyajikan hasil yang akurat. Hasil yang diperoleh dari analisis sentimen terhadap pemindahan ibu kota negara (ikn) baru dengan presentase nilai positif sebesar 55,85% dan sentimen negatif sebesar 45,15. Itu artinya respon dari masyarakat terhadap isu IKN di media sosial pada tahun 2023 sudah lebih banyak positif menerima pemindahan ibu kota negara dengan segala urgensinya dibandingkan dengan pada tahun 2019 saat Presiden Joko Widodo pertama kali mengumumkan wacana tersebut. Diperoleh nilai akurasi (accuracy) sebesar 99,12%, nilai akurasi recall untuk hasil negatif yaitu 98,37% dan hasil positif 99,71%. Kemudian untuk nilai akurasi precision untuk pred negatif yaitu 99,63% dan pred positif 99,72%. Dengan demikian maka metode naïve bayes memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat dijadikan pilihan metode pada penelitian selanjutnya