ANALISIS SENTIMEN RESPON PUBLIK TERHADAP KEPUTUSAN MAHKAMAH KONSTITUSI MENGENAI HUKUM PILKADA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Tujuan dari penelitian ini adalah menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk meneliti opini publik terkait putusan Mahkamah Konstitusi mengenai undang-undang pemilihan kepala daerah (Pilkada). Melalui Tweet Harvest crawl, data dikumpulkan dari jaringan media sosial X, yang sebelumnya dikenal sebagai Twitter. Cleaning, case folding, normalisasi, tokenizing, stopword forward, dan stemming merupakan beberapa teknik preprocessing yang digunakan dalam analisis. Dengan menggunakan metode berbasis leksikon untuk klasifikasi sentimen, sentimen dibagi menjadi tiga kelompok: netral, negatif, dan positif. Dari 3.112 tweet, 20,02% digunakan untuk proses pengujian, sementara 79,98% digunakan untuk pelatihan. Algoritma Multinomial Naïve Bayes memperoleh akurasi sebesar 88,43% pada data training dan 87,32% pada data testing, sesuai dengan hasil penilaian. Meskipun akurasi klasifikasi untuk sentimen netral masih dapat ditingkatkan, model ini melakukan pekerjaan yang baik dalam membedakan perasaan positif dan negatif. Dengan menggabungkan elemen tekstual dan emotikon dalam pemodelan opini publik di media sosial, penelitian ini memajukan analisis sentimen.