ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KEBIJAKAN BELI
PERTALITE MENGGUNAKAN APLIKASI MYPERTAMINA
PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÃVE BAYES
CLASSIFIER (NBC)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Muhammadiyah Tangerang
Author
Sholahudin, Alfian
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2022-11-10 01:31:04
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.
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.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
