Perbandingan Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes, Logistic Regression, Dan KNN Untuk Analisis Sentimen Peminatan Masyarakat Terhadap Kandidat Bakal Calon Presiden 2024

Analisis Sentimen banyak digunakan pemangku kepentingan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitan ini objek yang akan diambil analisisnya yaitu sentimen terhadap tokoh politik bakal calon presiden 2024 yang sedang marak diperbincangkan oleh warganet, khususnya di twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis ukuran kinerja dari penelitian sebelumnya dengan menggunakan algoritma Naïve bayes, Logistic regression, dan KNN. Penelitian ini mengambil data Twitter yang berhubungan dengan calon presiden untuk melihat opini masyarakat kepada setiap calon presiden. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci calon presiden sebanyak
2.201 data yang diambil pada tanggal 18 sampai 25 Januari 2022. Hasil tersebut menjelaskan terdapat 1471 dataset mengandung positif, 197 dataset mengandung negatif, dan 533 dataset mengandung netral dari pengujian mendapatkan kesimpulan, untuk hasil akurasi algoritma Logistic regression mempunyai ukuran kinerja atau akurasi sebesar 0.85% cukup tinggi jika dibandingkan dengan algoritma Naïve bayes dengan nilai akurasi sebesar 0.77% dan KNN dengan nilai akurasi sebesar 0.71%.