Systematic Literature Review (SLR): Analisis Sentimen Pemilihan Calon Presiden 2024 menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

ABSTRAK

Indonesia akan menyelenggarakan pemilihan presiden secara demokratis pada tahun 2024. Setiap tokoh politik yang dicalonkan sebagai presiden akan mempertimbangkan seberapa populer mereka di mata masyarakat. Menjelang pemilihan umum, hal itu secara signifikan mempengaruhi pembentukan opini publik, pandangan, sentimen, dan preferensi politik terutama di Facebook dan platform media sosial lainnya. Beberapa kegunaan media sosial antara lain untuk mencari teman baru, belajar tentang olahraga, ekonomi, pariwisata, dan politik. Karena salah satunya adalah pimpinan capres 2024, maka penulis ingin mengetahui informasi apa saja tentang capres capres 2024 yang terdapat pada opini publik di situs media sosial seperti facebook. Masalah ini dapat diatasi dengan bantuan penelitian di bidang analisis sentimen, yang berfokus pada studi komputasi opini, perilaku, dan perasaan tentang entitas yang diekspresikan dalam teks. Berdasarkan hasil analisis sentimen, penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode Naive Bayes untuk membagi reaksi publik terhadap berita tentang capres 2024 menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral.

Kata Kunci: Calon Presiden, Sosial Media, Analisis Sentimen, Naive Bayes