Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Korupsi Berdasarkan Tweet Menggunakan Klasifikasi Naive Bayes

Abstrak

Korupsi merupakan salah satu masalah besar yang dihadapi di Indonesia. Masih tingginya angka korupsi dapat merusak integritas pemerintahan, menghambat pertumbuhan ekonomi, dan menurunkan kepercayaan masyarakat terhadap lembaga publik. Meski pemerintah telah melakukan upaya pemberantasan korupsi, seperti pembentukan Komisi Pemberantasan Korupsi (KPK), tantangan besar tersebut masih tetap ada. Media sosial, khususnya Twitter, telah menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat dan mengkritik isu korupsi. Analisis sentimen digunakan untuk mendeteksi opini berupa penilaian, evaluasi, sikap dan emosi seseorang. Algoritma klasifikasi tekstual yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap korupsi di Indonesia dalam kategori positif, negatif dan netral. Hal ini dilakukan dengan prapemrosesan data, pelabelan data, dan klasifikasi. Hasil klasifikasi sentimen dengan metode Naïve Bayes diperoleh sentimen positif sebanyak 11, sentimen negatif sebanyak 14, dan sentimen netral sebanyak 1485. Jadi dapat disimpulkan bahwa masyarakat Indonesia cenderung memiliki sentimen netral terhadap korupsi yang terjadi di Indonesia.