PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN PUBLIK DI X(TWITTER) TERHADAP KINERJA GUBERNUR SUMATERA UTARA TERPILIH 2024

Pemilihan Gubernur Sumatera Utara tahun 2024 menarik perhatian Masyarakat terhadap kinerja gubernur terpilih, Bobby Nasution. Media sosial X (Twitter) menjadi sarana utama bagi masyarakat untuk menyampaikan opini, baik berupa dukungan maupun kritik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen publik terhadap kinerja Bobby Nasution ke dalam kategori positif, netral, dan negatif menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes. Data tweet dikumpulkan dan melalui tahap pembersihan dengan menghapus tweet buzzer dan tweet informatif, dilanjutkan preprocessing teks,
pelabelan sentimen otomatis menggunakan TextBlob, serta ekstraksi fitur dengan metode TF-IDF. Data kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji dengan proporsi 80:20. Evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix dan metrik akurasi, precision, recall, serta F1-score. Hasil penelitian menunjukkan distribusi sentimen terdiri dari 953 tweet netral, 636 tweet positif, dan 312 tweet negatif. Model Multinomial Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 62,99%, dengan performa terbaik pada kelas netral (F1-score 72,6%), diikuti kelas positif (50,7%), sementara kelas negatif memiliki performa terendah (21,8%). Temuan ini menunjukkan bahwa opini public cenderung bersifat netral hingga positif, namun masih diperlukan pengembangan metode untuk meningkatkan deteksi sentimen negatif.