Abstrak

Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden periode 2019-2024 ramai diperbincangkan di dunia nyata maupun dunia maya, khususnya di media sosial Twitter. Semua orang bebas berpendapat atau beropini tentang calon Presiden dan Wakil Presiden sehingga memunculkan banyak opini, tidak hanya opini yang positif, tetapi juga opini negatif dan netral. Media sosial khususnya Twitter sekarang ini menjadi salah satu tempat promosi atau kampanye yang efektif dan efisien. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat membantu untuk melakukan riset atas opini masyarakat yang mengandung sentimen positif, negatif maupun netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini, untuk preprocessing data menggunakan tokenisasi, cleansing dan filtering, untuk menentukan class sentimen dengan metode Lexicon Based, untuk proses klasifikasinya menggunakan metode Naive Bayes Classifier (NBC). Data yang digunakan adalah tweet dalam bahasa Indonesia dengan kata kunci Prabowo, Sandiaga, Jokowi, MA dengan jumlah dataset sebanyak 14000 tweet. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa pasangan capres dan cawapres Prabowo-Sandiaga mendapatkan skor sentimen positif 64,93%, negatif 28,32% dan netral 0,92%, sedangkan Jokowi-MA mendapatkan skor sentimen positif 97,02%, negatif 6,75% dan netral 2,76%.