Implementasi Naive Bayes pada Analisis Sentimen Opini Masyarakat di Twitter Terhadap Kondisi New Normal di Indonesia

Authors

  • Erick Alfons Lisangan Universitas Atma Jaya Makassar
  • Alfredo Gormantara Universitas Atma Jaya Makassar
  • Ridnaldy Yunior Carolus Universitas Atma Jaya Yogyakarta

DOI:

https://doi.org/10.24002/konstelasi.v2i1.5609

Keywords:

sentiment analysis, Naive Bayes classifier, Sastrawi stemming

Abstract

Pandemi yang melanda dunia saat ini menyebabkan masyarakat perlu beradaptasi dalam melaksanakan aktivitas sehari-hari atau yang dikenal dengan istilah kondisi “New Normal”. Analisis sentimen dibutuhkan agar pemerintah dapat mengetahui respon masyarakat terhadap kebijakan yang dikeluarkan dalam menanggulangi penularan Covid-19. Pada penelitian ini akan diimplementasikan algoritma Naive Bayes dan dipadukan dengan metode stemming Sastrawi. Terdapat beberapa proses yang dilalui dimulai dari data crawling untuk mengumpulkan dataset. Setelah dataset terkumpul kemudian melalui proses data preprocessing, feature extraction, dan klasifikasi menggunakan Naive Bayes. Pengujian algoritma menggunakan confussion matrix dengan memperhatikan nilai akurasi, precision, dan recall. Hasil pengujian terhadap ratio data training dan testing diperoleh ratio terbaik 70% dan 30% dengan nilai accuracy, precision, dan recall secara berturut-turut sebesar 94.55%, 93.55%, dan 93.55%.

Author Biography

Erick Alfons Lisangan, Universitas Atma Jaya Makassar

Fakultas Teknologi Informasi

Downloads

Published

2022-04-21

Issue

Section

Articles