Perbandingan Kinerja Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam Klasifikasi Sentimen terhadap Penggunaan AI sebagai Pengganti Tenaga Kerja Manusia di Media Sosial X

Abstract

Perkembangan Artificial Intelligence (AI) telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai sektor industri dan layanan. Kemampuan AI dalam mengotomatisasi berbagai pekerjaan yang sebelumnya dilakukan manusia memunculkan beragam tanggapan dari masyarakat. Sebagian pihak memandang AI sebagai teknologi yang mampu meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja, sedangkan sebagian lainnya mengkhawatirkan dampaknya terhadap keberlangsungan lapangan pekerjaan. Media sosial X menjadi salah satu platform yang banyak digunakan masyarakat untuk menyampaikan opini terkait fenomena tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik terhadap penggunaan AI sebagai pengganti tenaga kerja manusia serta membandingkan kinerja algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression dalam melakukan klasifikasi sentimen. Data penelitian diperoleh melalui proses crawling pada media sosial X menggunakan kata kunci yang berkaitan dengan AI dan penggantian tenaga kerja manusia. Tahapan penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing teks, pelabelan sentimen, ekstraksi fitur menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Logistic Regression, serta evaluasi menggunakan metrik accuracy, precision, recall, dan F1-score. Hasil penelitian diharapkan mampu memberikan gambaran mengenai persepsi masyarakat terhadap perkembangan AI sekaligus menunjukkan algoritma yang memiliki performa terbaik dalam klasifikasi sentimen pada data media sosial berbahasa Indonesia.