Analisis Sentimen Terhadap Opini Proyek Kereta Cepat Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier
DOI:
https://doi.org/10.37859/jf.v14i1.6598
Abstract
Twitter merupakan satu dari banyaknya media sosial yang digunakan oleh hampir Sebagian besar masyarakat. Penggunaaan twitter umumnya digunakan untuk memposting sesuatu, seperti beropini tentang infrastruktur negara misalnya. Adapun salah satu infrastruktur negara yang sedang ramai diperbincangkan adalah proyek kereta cepat, masyarakat memiliki banyak pandangan tentang proyek ini. Untuk mengetahui opini masyarakat, tentang hal itu maka akan dilakukan Sentimen Analisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan Sentimen Analisis menggunakan metode Naïve Nayes Classifier pada opini masyarakat tentang proyek kereta cepat. Penelitian dimulai dari proses pengambilan data menggunakan teknik crawling dan mendapatkan kurang lebih 2007 tweet yang membahas proyek kereta cepat. Yang kemudian data dari hasil sentimen di preprocessing¸ lalu setiap data di labeling. Dari hasil labeling diterapkan metode naïve bayes classifier. Dari hasil penelitian ini menunjukan 57,23% masyarakat lebih dominan berkomentar atau beropini positif tentang proyek kereta cepat. Dan sisanya 42,77% beropini negatif. Adapun hasil evaluasi model Naïve Bayes yaitu, Presisi 81%, Recall 81%, F1-score 81%. dan kemudian Akurasi sebesar 81%.
Downloads
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright Notice
An author who publishes in the Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) agrees to the following terms:
- Author retains the copyright and grants the journal the right of first publication of the work simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal
- Author is able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book) with the acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Author is permitted and encouraged to post his/her work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of the published work (See The Effect of Open Access).
Read more about the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 Licence here: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/.










_(1).png)



