Analisis Sentimen Masyarakat Pada Media Sosial X Terhadap Kepemimpinan Presiden Prabowo Subianto Tahun 2025 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Authors

  • Albert Julio Tampubolon Universitas Katolik Santo Thomas
  • Wita Manik Universitas Katolik Santo Thomas
  • Michael Ginting Universitas Katolik Santo Thomas
  • Sardo Pardingotan Sipayung Universitas Katolik Santo Thomas

DOI:

10.33395/jmp.v14i2.15837

Keywords:

Analisis Sentimen, Naive Bayes, Presiden Prabowo, Natural Language Processing, Data Twiter

Abstract

Penelitian ini dirancang untuk mengevaluasi pandangan publik terhadap gaya kepemimpinan Presiden Prabowo di tahun 2025 melalui penerapan metode Naive Bayes. Sumber data utama berasal dari platform Twitter yang mengandung ragam perspektif dan respon masyarakat terkait strategi pemerintahan, inisiatif pembangunan, dan karakteristik kepemimpinan yang ditunjukkan. Metodologi penelitian mencakup beberapa fase utama: koleksi data, proses pembersihan dataset, pengolahan teks menggunakan pendekatan Natural Language Processing (NLP), serta kategorisasi sentimen ke dalam dua klasifikasi utama yaitu sentimen positif dan negatif. Implementasi algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis dataset yang telah melalui proses pelabelan manual. Hasil evaluasi menunjukkan model mampu mengklasifikasikan sentimen dengan akurasi 72,22%, dengan kinerja yang lebih baik pada identifikasi sentimen positif dibanding negatif. Meskipun akurasi masih perlu ditingkatkan, hasil ini memberikan indikasi awal yang cukup memadai untuk memahami kecenderungan opini publik terhadap kepemimpinan Presiden Prabowo. Temuan ini dapat menjadi fondasi untuk penelitian lanjutan dengan optimalisasi model dan penambahan fitur untuk meningkatkan performa klasifikasi sentimen pada analisis opini digital.

GS Cited Analysis

Downloads

How to Cite

Tampubolon, A. J., Manik, W. ., Ginting, M. ., & Sipayung, S. P. . (2026). Analisis Sentimen Masyarakat Pada Media Sosial X Terhadap Kepemimpinan Presiden Prabowo Subianto Tahun 2025 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Minfo Polgan, 14(2), 3616-3625. https://doi.org/10.33395/jmp.v14i2.15837

Most read articles by the same author(s)