ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PENERAPAN PSBB DI DKI JAKARTA MENGGUNAKAN NAÃVE BAYES
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Siliwangi
Author
Maulana, Lucky
Subject
TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Datestamp
2022-07-15 07:06:51
Abstract :
ABSTRAK Media sosial merupakan tempat untuk berekspresi dan berpendapat tentang berbagai macam topik yang ada. Twitter merupakan sebuah situs micro-blogging yang sangat populer di Indonesia, namun pada Twitter saat ini banyak membahas topik yang sedang hangat dibicarakan oleh netizen, salah satunya adalah tentang opini Covid-19. Covid-19 yang terjadi di DKI Jakarta menyebar lebih cepat, oleh karena itu Pemprov menerapkan adanya PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) di DKI Jakarta. Untuk pengamatan topik tentang PSBB ini ada beberapa metode statistika yang dilakukan pengkategorian adalah klasifikasi, dan algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes. Beberapa kelebihan Naïve Bayes diantaranya adalah salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi yang tinggi. Metode Naïve Bayes telah banyak digunakan dalam penelitian mengenai text mining. Pada penelitian ini menunjukan hasil klasifikasi yang didapat dari pengujian Naïve Bayes adalah 754 ulasan positif, 232 ulasan negatif, dan 59 ulasan netral dengan tingkat accuracy sebesar 72,54%. Kata kunci : Analisis Sentimen, Twitter, PSBB DKI Jakarta, Naïve Bayes
ABSTRAK Media sosial merupakan tempat untuk berekspresi dan berpendapat tentang berbagai macam topik yang ada. Twitter merupakan sebuah situs micro-blogging yang sangat populer di Indonesia, namun pada Twitter saat ini banyak membahas topik yang sedang hangat dibicarakan oleh netizen, salah satunya adalah tentang opini Covid-19. Covid-19 yang terjadi di DKI Jakarta menyebar lebih cepat, oleh karena itu Pemprov menerapkan adanya PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) di DKI Jakarta. Untuk pengamatan topik tentang PSBB ini ada beberapa metode statistika yang dilakukan pengkategorian adalah klasifikasi, dan algoritma yang digunakan yaitu Naïve Bayes. Beberapa kelebihan Naïve Bayes diantaranya adalah salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi yang tinggi. Metode Naïve Bayes telah banyak digunakan dalam penelitian mengenai text mining. Pada penelitian ini menunjukan hasil klasifikasi yang didapat dari pengujian Naïve Bayes adalah 754 ulasan positif, 232 ulasan negatif, dan 59 ulasan netral dengan tingkat accuracy sebesar 72,54%. Kata kunci : Analisis Sentimen, Twitter, PSBB DKI Jakarta, Naïve Bayes
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
