Analisis Sentimen Terhadap Konflik Palestina dan Israel Pada Media Sosial X Menggunakan CountVectorizer dan TF-IDF dengan Model Random Forest Classifier
Konflik antara Palestina dan Israel merupakan isu global yang menarik perhatian dunia, termasuk di Indonesia. Topik ini menjadi bahan perbincangan luas dan memunculkan berbagai opini publik, salah satunya melalui media sosial X. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja ekstraksi fitur CountVectorizer dan TF-IDF yang diterapkan pada model Random Forest Classifier dalam proses klasifikasi sentimen publik berdasarkan data tweets. Dataset penelitian ini terdiri dari 827 komentar, yang diklasifikasikan menjadi tiga kategori sentimen yaitu positif, negatif, dan netral menggunakan Inset Lexicon. Sebagian besar komentar sebanyak 629 memiliki sentimen negatif, sementara 147 komentar menunjukkan sentimen positif, dan 51 komentar menunjukkan sentimen netral. Dengan rasio splitting data 80:20 pada masing-masing kelas sentimen, model Random Forest Classifier menunjukkan akurasi sebesar 80
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2505220019
Keyword
Analisis Sentimen Konflik Palestina dan Israel Inset Lexicon CountVectorizer TF-IDF Random Forest Classifier