Analisis Sentimen Terhadap Pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) Pada Platform Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

Pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) menjadi topik diskusi luas di media sosial, khususnya Twitter, dengan sentimen publik yang beragam. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap pemindahan IKN menggunakan algoritma Naïve Bayes sebagai metode klasifikasi. Data dikumpulkan melalui Twitter API dan diproses melalui preprocessing, meliputi filtering, tokenization, dan transformation. Sentimen diklasifikasikan ke dalam tiga kategori—positif, negatif, dan netral—dan dievaluasi menggunakan confusion matrix serta perangkat lunak Orange. Hasil penelitian menunjukkan mayoritas opini bersifat negatif, dengan akurasi klasifikasi mencapai 91%. Faktor utama sentimen negatif meliputi kekhawatiran terhadap anggaran, dampak lingkungan, dan prioritas kebijakan pemerintah. Sementara itu, sentimen positif didorong oleh harapan pemerataan pembangunan dan pengurangan beban Jakarta. Studi ini memberikan wawasan bagi pemerintah dalam memahami persepsi publik serta sebagai referensi untuk strategi komunikasi yang lebih efektif.