PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE PADA ANALISIS SENTIMEN BERITA HOAX TNI DI MEDIA SOSIAL X

Pada era digital saat ini, media sosial menjadi platform utama untuk berinteraksi, berbagi, dan bertukar informasi. Media sosial X merupakan salah satu media sosial dengan jumlah pengguna aktif harian terbanyak, yaitu mencapai 48%. Selain memiliki jumlah pengguna yang besar, X juga mengelola data dalam jumlah besar dan sering menjadi rujukan untuk berita yang menjadi trending topic bagi generasi digital native. Di antara banyaknya informasi yang beredar di media sosial, terdapat juga berita palsu atau hoax yang dapat merugikan berbagai pihak. Salah satu contoh adalah hoax yang menargetkan instansi TNI sebagai alat pertahanan negara, yang dapat menurunkan tingkat kepercayaan masyarakat terhadap instansi tersebut. Dalam upaya menangkal berita-berita ini, cara yang dapat dilakukan adalah dengan analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree. Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM agar lebih sistematis, serta evaluasi dengan Confusion Matrix dan K-Fold Cross Validation. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah algoritma Decision Tree memiliki akurasi yang lebih tinggi, dengan nilai akurasi 0.9464 dibandingkan dengan Naïve Bayes yang hanya sebesar 0.7306.