Analisis Sentimen Supporter Pss Sleman Terhadap Peringkat Klub Di Twitter/X Menggunakan Naive Bayes

Abstract

Media sosial telah menjadi saluran utama bagi masyarakat dalam mengekspresikan opini terhadap berbagai isu, termasuk dalam bidang olahraga. Twitter/X, sebagai salah satu platform yang populer, memungkinkan pengguna untuk menyampaikan pendapat secara terbuka mengenai performa klub sepak bola. Penelitian ini berfokus pada menelaah bagaimana perasaan para suporter terhadap klub PSS Sleman dengan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data dikumpulkan melalui API Twitter dan SNScrape dengan kata kunci yang relevan, kemudian diproses melalui tahapan praproses data seperti cleaning, case folding, filtering, tokenizing, stemming, hingga transformasi ke bentuk numerik menggunakan metode TF-IDF. Sentimen diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan bahwa model mampu mengklasifikasikan seluruh data uji sebanyak 100 tweet dengan tepat, masing-masing terdiri dari 52 tweet negatif, 5 tweet netral, dan 43 tweet positif. Model menghasilkan nilai precision, recall, dan F1-score sebesar 1.00 untuk ketiga kelas, serta akurasi 100%, yang mencerminkan performa klasifikasi yang sangat optimal. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes sangat efektif dalam menganalisis opini publik di media sosial, khususnya dalam konteks persepakbolaan. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu manajemen klub dalam memahami persepsi suporter serta merumuskan strategi komunikasi yang lebih tepat sasaran.