ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PELANTIKAN KABINET MERAH PUTIH PADA MEDIA SOSIAL
Abstract
Pelantikan Kabinet Merah Putih 2024 yang dipimpin oleh Presiden Prabowo Subianto dan Wakil Presiden Gibran Rakabuming menarik perhatian masyarakat, menghasilkan beragam opini di media sosial. Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen opini masyarakat terkait pelantikan tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data dikumpulkan melalui web scraping dalam periode 20-28 Oktoher 2024 dari platform YouTube dan X (Twitter), dengan total 2433 komentar. Proses analisis melibatkan tahapan preprocessing, meliputi pembersihan data, normalisasi, tokenisasi, dan stemming untuk meningkatkan kualitas data. Selanjutnya, fitur teks diekstraksi menggunakan metode TF-IDF, menghasilkan 4912 fitur. Untuk mengatasi ketidakseimbangan distribusi data sentimen, diterapkan teknik SMOTE, sehingga distribusi data menjadi seimbang di antara tiga kategori sentimen: positif, netral, dan negatif. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki performa cukup baik dengan akurasi rata-rata 75%, F1-score 75%, precision 76%, dan recall 75%. Evaluasi menggunakan confusion matrix mengungkap bahwa model mampu mengklasifikasikan sentimen positif dengan baik, tetapi terdapat kesalahan klasifikasi pada sentimen negatif dan netral. Penelitian ini memberikan wawasan tentang pola persepsi publik terhadap isu politik tertentu, khususnya pelantikan kabinet. Hasil ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi dalam analisis opini masyarakat dan pengembangan model yang lebih akurat untuk analisis sentimen di masa depan
