Klasifikasi Sentimen Masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan Metode Naïve Bayes Classifier

Abstrak−Indonesia adalah negara dengan sistem politik demokrasi. Masyarakat diberikan kebebasan bersuara, berkolaborasi dan memberikan kritik secara publik. Pada era modern pemanfaatan media sosial sangat berkembang pesat di lapisan masyarakat. Trend sosial media di Indonesia salah satunya Twitter yang dimanfaatkan untuk menyampaikan aspirasi kepada pemerintah dan sebagai sarana untuk menyampaikan kegiatan sehari-hari, pendapat, budaya serta mendapatkan informasi atau berita terbaru Indonesia maupun luar negeri. Opini publik yang diambil dari Twitter dapat bersifat positif, negatif dan netral. Banyaknya tweet pada Twitter salah satu topik trend di Indonesia adalah Ganjar Pranowo, dapat digunakan sebagai sumber data dalam pengkajian klasifikasi sentimen yang diproses untuk menghasilkan nilai akurasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan opini publik di media sosial Twitter tentang Ganjar Pranowo dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Dalam pemprosesan klasifikasi menggunakan dataset 4000 data tweet dengan dua kelas labeling, positif dan negatif untuk mengetahui efisiensi kinerja NBC yang dikombinasikan dengan pembobotan TF-IDF, feature selection menggunakan teknik pendekatan supervised learning. Hasil dari pengujian pada penelitian klasifikasi sentimen masyarakat di Twitter terhadap Ganjar Pranowo dengan menggunakan metode NBC menggunakan 10% data uji dari dataset yang digunakan sehingga menghasilkan nilai akurasi 83.0%. Kata kunci: Ganjar Pranowo; Klasifikasi sentimen; Naïve Bayes Classifier; Preprocessing; Twitte