<mods:mods xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd" version="3.3" xmlns:mods="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><mods:titleInfo><mods:title>Analisis Sentimen Data Twitter terhadap Bakal Calon Presiden Ganjar&#13;
Pranowo Tahun 2024 Menggunakan Metode Naive Bayes Classifie</mods:title></mods:titleInfo><mods:name type="personal"><mods:namePart type="given">Tasya</mods:namePart><mods:namePart type="family">Mutia</mods:namePart><mods:role><mods:roleTerm type="text">author</mods:roleTerm></mods:role></mods:name><mods:abstract>Presiden Indonesia saat ini telah memegang jabatan selama 2 periode berturut-&#13;
turut, berdasarkan peraturan tidak bisa dicalonkan lagi pada periode berikutnya.&#13;
Beberapa lembaga survei telah mengeluarkan hasil surveinya terhadap beberapa&#13;
bakal calon presiden tahun 2024. Ganjar Pranowo memiliki elektabilitas yang baik&#13;
untuk menjadi calon Presiden Indonesia pada pemilihan presiden tahun 2024.&#13;
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui klasifikasi dan tingkat akurasi&#13;
terhadap bakal calon presiden Ganjar Pranowo Tahun 2024 menggunakan metode&#13;
Naive Bayes Classifier.&#13;
Penelitian ini merupakan penelitian terapan. Metode yang diterapkan yaitu Naive&#13;
Bayes Classifier dalam melihat tingkat akurasi terhadap bakal calon presiden&#13;
Ganjar Pranowo Tahun 2024. Data yang diambil berdasarkan hasil dari crawling&#13;
data dengan kata kunci “capres granjar pranowo” sebanyak 473 dengan histori tweet&#13;
pada tanggal 21 April 2023 sampai dengan 31 Juli 2023.&#13;
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat memiliki sentimen&#13;
positif terhadap bakal calon presiden Ganjar Pranowo. Metode Naive Bayes&#13;
Classifier memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan nilai accuracy sebesar 82%&#13;
dan recall positif sebesar 83% serta recall negatif sebesar 75%. Adapun nilai recall&#13;
untuk kelas sentimen positif lebih tinggi dibanding sentimen negatif. Hal ini&#13;
disebabkan karena jumlah data untuk kelas positif lebih banyak dibandingkan kelas&#13;
negatif</mods:abstract><mods:classification authority="lcc">HA Statistics</mods:classification><mods:originInfo><mods:dateIssued encoding="iso8601">2023-11</mods:dateIssued></mods:originInfo><mods:originInfo><mods:publisher>Universitas Negeri Padang;D.III Statistika FMIPA UNP</mods:publisher></mods:originInfo><mods:genre>Thesis</mods:genre></mods:mods>