ANALISIS SENTIMEN COVID-19 PADA TWITTER INDONESIA DENGAN MENGIMPLEMENTASIKAN METODE NAIVE BAYES

Abstrak

Twitter merupakan salah satu media sosial yang digunakan di Indonesia untuk mengeluarkan pendapat/ opini. Salah satunya opini mengenai Covid-19 yang sedang menggemparkan dunia. Banyak opini masyarakat yang menanyakan kebenaran Covid-19 beserta dampak yang ditimbulkan. Ketentuan pemerintah mengenai Covid-19 sendiri banyak menuai pro-kontra di media sosial salah satunya twitter. Pada penelitian ini “Covid-19” akan dijadikan sebagai kata kunci untuk melakukan sentimen analisis. Sentimen analisis merupakan proses memahami, mengestrak mengolah suatu data textual secara otomatis untuk mendapatkan informasi yang terdapat dalam suatu kalimat opini. Metode Naïve Bayes Classifier digunakan untuk melakukan klasifikasi dan menghitung jumlah akurasi dari class yang telah didapatkan. Berdasarkan hasil dari dataset kaggle ada total 2269 dokumen tweet dengan kata kunci “Covid-19” pada tanggal 23 Maret – 14 Mei 2020 yang dapat dipercaya karna telah dilakukan pelabelan data oleh ahlinya. Metode Naïve Bayes Classifier data set sebanyak 2269 data, kemudian membagi menjadi data training sebanyak 1815 data, dan data testing sebanyak 453 data dan menghasilkan akurasi sebesar 0.674.

Berkas

Detail