Sentimen Analisis Berinternet Pada Media Sosial dengan Menggunakan Algoritma Bayes

ahmad fauzi, Muhammad Faittullah Akbar, Yudhi Ferdi Andri Asmawan

Abstract


Dalam penelitian analisis sentimen ini  proses klasifikasi dokumen di bagi  dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Media sosial telah menyediakan tempat bagi pengguna web untuk mengungkapkan berbagi pemikiran, pendapat dan menyampaikan berita tentang topik yang berbeda dalam sebuah acara . Data diperoleh dari jejaring sosial Instagram berdasarkan komentar yang ada . Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen publik terhadap universitas yang disampaikan di Instagram , sehingga membantu usaha untuk melakukan riset marketing atas opini publik. Klasifikasi algoritma seperti Naive Bayes (NB) yang diusulkan oleh banyak peneliti untuk digunakan dalam analisis sentimen teks. Algoritma Naive Bayes dan metodenya, akan diuji dengan dua masukan dengan menggunakan komentar tokenize and Transform Case yang positif (100 teks komentar) dan negatif (100 komentar teks),akurasi yang di dapat algoritma Naive Bayes 76.50%+/-7.76%(mikro:76.50). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes (NB) mendapatkan hasil terbaik dan akurat.


Keywords


Data mining



DOI: https://doi.org/10.31294/ji.v6i1.5437

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Index by:

 
  
Published by Department of Research and Public Service (LPPM) Universitas Bina Sarana Informatika with supported Relawan Jurnal Indonesia

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License