Analisis Sentimen Komentar Masyarakat terhadap Kata dan Kalimat Kontroversial Pidato Prabowo Menggunakan Algoritma Multinomial Naive Bayes dan Optimasi Hyperparameter GridSearchCV
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap kata dan kalimat kontroversial dalam pidato Prabowo melalui komentar publik di media sosial. Analisis dilakukan menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan optimasi parameter melalui GridSearchCV untuk meningkatkan performa klasifikasi sentimen menjadi kategori positif, negatif, dan netral
Source code lengkap untuk melakukan analisis sentimen komentar YouTube menggunakan Machine Learning Multinomial Naive Bayes (MNB) dengan optimasi Hyperparameter Tuning GridSearchCV. Program dirancang untuk penelitian, skripsi, tugas akhir, maupun pengembangan proyek data science.
Fitur utama:
✅ Pengambilan dan pengolahan dataset komentar
✅ Tahapan preprocessing lengkap:
- Cleaning
- Case Folding
- Normalisasi kata
- Tokenisasi
- Stopword Removal
✅ Pelabelan sentimen (positif dan negatif)
✅ Pembagian data 80:20 (training dan testing)
✅ Penanganan data tidak seimbang menggunakan SMOTE
✅ Optimasi model menggunakan GridSearchCV
✅ Algoritma Multinomial Naive Bayes (Optimized)
✅ Evaluasi model:
- Accuracy
- Precision
- Recall
- F1-Score
- Confusion Matrix
✅ Visualisasi otomatis:
- Grafik jumlah komentar per minggu
- Distribusi sentimen berdasarkan aspek
- WordCloud sentimen positif
- WordCloud sentimen negatif
- Distribusi data training/testing
- Hasil evaluasi model
Hasil model pada dataset penelitian:
📌 Total data: 1710 komentar
📌 Data training: 1539 (80%)
📌 Data testing: 171 (20%)
📌 Akurasi model: 77.78%
📌 Hyperparameter tuning: GridSearchCV
📌 Penyeimbangan data: SMOTE
Cocok digunakan untuk:
- Skripsi/Tugas Akhir
- Penelitian Data Mining
- Penelitian NLP (Natural Language Processing)
- Analisis media sosial
- Portofolio Data Science
- Pengembangan sistem analisis sentimen
Yang didapatkan:
📂 Source code Python (.ipynb / .py)
📂 Hasil visualisasi
📂 Siap dijalankan dan dapat dikembangkan lebih lanjut