ANALISIS SENTIMEN PRO DAN KONTRA SISTEM PEMILU PROPORSIONAL DI INDONESIA PADA SOSIAL MEDIA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

1903015055 - Abdul Malik Rasyid Purbaya; Mia Kamayani Sulaeman, S.T., M.T.;

Pemilihan umum atau pemilu adalah sarana kedaulatan rakyat untuk memilih dan menentukan figur -figur yang
menjadi representasi rakyat atau pemilih di lembaga legislatif ataupun lembaga eksekutif. Sentimen masyarakat
yang ditujukan kepada Sistem Pemilu Proporsional, karena khawatir sudah menggunakan hak pilih, namun
suaranya menjadi suara yang terbuang, hal ini jadi kecenderungan masyarakat Indonesia berkomentar di Twitter
dapat menjadi acuan untuk mengetahui a nalisis sentimen masyarakat terhadap ancaman Sistem Pemilu
Proporsional. Tujuan dari analisis sentiment tersebut untuk menentukan pendapat dengan mempertimbangkan
subjek tertentu. Perilaku dapat menunjukkan alasan, pendapat atau penilaian yang positif dan negatif. Dari
banyak metode text mining dipilih metode Naïve Bayes Classifier (NBC) karena banyak digunakan pada
penelitian Text Mining tentang analisis sentimen karena algoritmanya yang sederhana, dan memiliki akurasi
yang tinggi. Hasil percobaan menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih baik
sebesar 40,80% di bandingkan dengan metode K-Nearest Neighbor 28,20%