@thesis{thesis,
		author={Sholahudin  Alfian},
		title ={ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN BELI
PERTALITE MENGGUNAKAN APLIKASI MYPERTAMINA
PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
CLASSIFIER (NBC)},
		year={2022},
		url={http://repository.umt.ac.id/id/eprint/186/},
		abstract={Perkembangan teknologi pada zaman sekarang memberikan kemudahan bagi
masyarakat dalam menggunakan media sosial sebagai salah satu sarana untuk
mengekspresikan pikiran, pendapat hingga dengan melakukan kampanye atau
demo. Salah satu media sosial yang masih banyak digunakan oleh masyarakat
adalah Twitter. Studi kasus yang diambil oleh peneliti adalah kasus Kebijakan Beli
Pertalite Pakai Aplikasi MyPertamina. Kasus tersebut diambil karena ramai
diperbincangkan masyarakat Indonesia di media sosial Twitter. Salah satu
pemanfaatan penelitian ini adalah untuk mengetahui kecenderungan komentar atau
tweets pengguna Twitter terhadap adanya Kebijakan Beli Pertalite Pakai Aplikasi
MyPertamina dengan melakukan analisis sentimen. Sentimen akan diklasifikasikan
dengan label positif, negatif dan netral. Algoritma yang digunakan dalam
melakukan analisis sentimen adalah Naïve Bayes. Tahapan dalam melakukan
analisis sentimen pada penelitian ini adalah preprocessing data, pengolahan data,
klasifikasi, dan evaluasi. Hasil dari Penelitian ini yaitu menggunakan rasio training
dan testing yaitu 80:20 dikarenakan memiliki akurasi sebesar 71,88%. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki nilai precision
90% dan recall 44,98%.Hasil lain yang didapatkan dari proses klasifikasi
menggunakan algoritma Naïve Bayes yaitu sentimen positif 30% sentimen negatif
7% dan sentimen netral 63%. Berdasarkan hasil persentase kelas sentimen,
sentimen netral merupakan sentimen yang paling banyak apabila dikaitkan dengan
Kebijakan Beli Pertalite Pakai Aplikasi MyPertamina.}
		}