Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Serangan Moskow oleh ISIS dengan Algoritma Naive Bayes

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap serangan ISIS di Moskow, Rusia pada tanggal 22 Maret 2024 melalui data twitter dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Serangan tersebut memiliki dampak yang signifikan terhadap persepsi dan reaksi masyarakat yang tercermin dari cuitan pengguna media sosial twitter. Untuk menganalisis hal tersebut, 3005 tweet berbahasa Inggris dari tanggal 22 Maret 2024 hingga 30 April 2024 yang berkaitan dengan peristiwa tersebut dikumpulkan menggunakan metode crawling dengan bahasa pemrograman phyton. Preprocessing dilakukan pada data untuk membersihkan data, kemudian dilakukan pelabelan data menggunakan phyton TextBlob. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen tweet ke dalam kelas positif dan negatif. Hasil dari penelitian menggunakan Naive Bayes menunjukkan bahwa sentimen masyarakat cenderung negatif terhadap serangan yang terjadi. Hasil klasifikasi Naive Bayes cukup baik dengan nilai akurasi sebesar 70%, namun terdapat ketidakseimbangan data yang cenderung bias terhadap sentimen negatif. Penelitian ini memberikan wawasan mengenai bagaimana opini masyarakat menanggapi peristiwa yang terjadi dan performa model Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi.