Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Sentimen Komentar Netizen X Mengenai Pemecatan Patrick Kluivert dari Timnas Indonesia
DOI:
https://doi.org/10.70309/ticom.v14i3.242Keywords:
Multinomial Naïve Bayes, TF-IDF, Patrick Kluivert, Media Sosial X, Analisis SentimenAbstract
Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Multinomial Naïve Bayes untuk memetakan sentimen netizen di media sosial X mengenai pemberhentian Patrick Kluivert dari kursi pelatih Timnas Indonesia. Menggunakan korpus sebanyak 351 cuitan yang dijaring dengan kata kunci "Kluivert Out", data diproses melalui tahapan text mining yang komprehensif, mulai dari preprocessing hingga ekstraksi fitur TF-IDF. Hasil pengujian dengan rasio pembagian data 90:10 mengungkapkan bahwa mayoritas opini bersifat negatif (59,54%), yang merefleksikan rasa kecewa publik terhadap keputusan federasi. Model ini mencapai tingkat akurasi 83,81% dengan performa sangat optimal pada deteksi kelas negatif melalui nilai recall 95%. Namun, faktor data imbalance menjadi kendala utama dalam mengklasifikasikan kategori netral secara akurat. Studi ini membuktikan bahwa metode Naïve Bayes fungsional dalam menangkap arus utama aspirasi masyarakat bola Indonesia di era transformasi digital.
References
T. H. Aftoni, W. H. Sugiharto, and M. I. Ghozali, “Analisis Sentimen Terhadap Tagar #kaburajadulu di Media Sosial X Menggunakan Metode Naïve Bayes,” JUKOMTEK, vol. 4, no. 2, 2025, doi: 10.64626/jukomtek.v4i2.443.
R. Indriati, “Analisis Sentimen Undang-Undang Cipta Kerja pada Twitter, “ Malang: Penerbit Litnus, 2024.
G. M. C. P. Man, A. A. J. Sinlae, and E. Ngaga, “Analisis Sentimen di Media Sosial X tentang IKN dengan Naïve Bayes,” JIP, vol. 11, no. 4, pp. 417–426, 2025, doi: 10.33795/jip.v11i4.7246.
G. G. F. Djema and O. Suria, “Publik Terhadap Kebijakan Danantara Melalui Media Sosial X dengan Metode SVM dan Random Forest,” INVOTEK Polbeng - Seri Informatika, vol. 10, no. 2, pp. 1208–1217, 2025, doi: 10.35314/rcr21h75.
A. M. Jon and I. V. Paputungan, “Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram Klub Persija Jakarta Menggunakan Metode Naive Bayes,” Prosiding Automata, vol. 4, no. 1, 2023, pp. 9-16. [Online] Available At: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view/26376
M. A. Ramadhan and M. I. Wahyudin, “Analisis Sentimen Mengenai Keberhasilan Indonesia di Ajang Thomas Cup 2020 (Studi Kasus Media Sosial Twitter) Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Decision Tree,” JTIK: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 6, no. 4, 2022, doi: 10.35870/jtik.v6i4.560.
N. A. Murnastiti and T. N. Fatyanosa, “Analisis Sentimen Terhadap Makanan Manis di Platform X Menggunakan TF-IDF dan Naive Bayes,” J-PTIIK, vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2025.
B. N. Qalbi, H. Sujaini, and R. Septiriana, “Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Logistic Regression Terhadap Analisis Sentimen Pergantian Pelatih TIMNAS Indonesia di Media Sosial X (Twitter),” Scientica, vol. 4, no. 2, pp. 333–340, 2026, [Online] Available At: https://jurnal.kolibi.id/index.php/scientica/article/view/427/413
M. D. Fardi and M. Akbar, “Analisis Sentimen Supporter Pss Sleman Terhadap Peringkat Klub Di Twitter / X Menggunakan Naive Bayes,” Jurnl Tek. Inform., vol. 5, no. 3, 2025, doi: 10.58794/jekin.v5i3.1616.
N. Hadi and D. Sugiarto, “Analisis Sentimen Pembangunan IKN pada Media Sosial X Menggunakan Algoritma SVM, Logistic Regression dan Naïve Bayes,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 10, no. 1, pp. 37–49, 2025, doi: 10.30591/jpit.v10i1.7106.
Y. A. Prasetyo, E. Utami, and A. Yaqin, “Pengaruh Komposisi Split Data Terhadap Performa Akurasi Analisis Sentimen Algoritma Naïve Bayes dan SVM,” JEECOM, vol. 6, no. 2, pp. 382–390, 2024, doi: 10.33650/jeecom.v4i2.
S. Adelia, et al., “Analisis Sentimen Belajar Programming Pada Media Sosial Youtube Menggunakan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes,” J. Inf. Technol. Ampera, vol. 4, no. 3, pp. 254–264, 2023, [Online] Available At: https://journal-computing.org/index.php/journal-ita/article/view/430/204
W. B. Zulfikar, A. R. Atmadja, and S. F. Pratama, “Sentiment Analysis on Social Media Against Public Policy Using Multinomial Naive Bayes,” Sci. J. Informatics, vol. 10, no. 1, pp. 25–34, 2023, doi: 10.15294/sji.v10i1.39952.
Y. Durachman, S. J. Putra, H. Nanang, and H. T. Sukmana, “Analysis Sentiment of Public Opinion on Social Media Using Naïve Bayes and TF-IDF Algorithms,” IEEE Xplore, 2024, doi: 10.1109/ICCIT62134.2024.10701191.
T. I. Alfawas, A. Rahim, and R. Rudiman, “Penerapan Fitur Ekstraksi TF-IDF untuk Analisis Sentimen Ulasan Game Bus Simulator Indonesia dengan Algoritma Naive Bayes,” Innov. J. Soc. Sci. Res., vol. 4, no. 5, pp. 3177–3193, 2024, doi: 10.31004/innovative.v4i5.13975
R. A. Wangsa, D. A. Kurnia, Y. A. Wijaya, and P. P. Marta, “Analisis Sentimen Bahasa Indonesia Pada Platform Metasuite Menggunakan Metode TF-IDF dan Multinominal Naïve Bayes,” vol. 02, no. 06, pp. 1–6, 2025, [Onlive] Available At: https://ruangjurnal.or.id/index.php/jcsai/article/view/180.
C. Dewi, R. C. Chen, H. J. Christanto, and F. Cauteruccio, “Multinomial Naïve Bayes Classifier for Sentiment Analysis of Internet Movie Database,” Vietnam J. Comput. Sci., vol. 10, no. 4, pp. 485–498, 2023, doi: 10.1142/S2196888823500100.
F. D. Kurniawan, D. E. Ratnawati, and A. Syawli, “Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter/X terhadap Kontribusi Megawati Hangestri Pertiwi pada Klub Bola Voli Red Sparks Korea Selatan Menggunakan Metode Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 8, pp. 1–10, 2025, [Onlive] Available At: https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/15197.
R. Zulcharnain, G. Abdurrahman, and D. Daryanto, “Analisis Sentimen Ulasan Duolingo dengan Metode Algoritma Multinomial Naïve Bayes,” J. Inform. dan Teknol. Pendidik., vol. 5, no. 1, pp. 1–16, 2025, doi: 10.59395/jitp.v5i1.113.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 I Made Dwi Septayuda, Dolly Virgian Shaka Yudha Sakti, Nofiyani Nofiyani
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
CC BY-SA 4.0
Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International
This license requires that reusers give credit to the creator. It allows reusers to distribute, remix, adapt, and build upon the material in any medium or format, even for commercial purposes. If others remix, adapt, or build upon the material, they must license the modified material under identical terms.
BY: Credit must be given to you, the creator.
SA: Adaptations must be shared under the same terms.ng
