Anlisa Terpilihnya Tri Rismaharini sebagi Menteri Sosial dengan Pendekatan Algorithma Naïve Bayes

Authors

  • Muhamad Fatchan Universitas Pelita Bangsa
  • Hari Sugeng Universitas Pelita Bangsa

DOI:

https://doi.org/10.37366/jpcs.v1i2.942

Abstract

Analisis sentimen merupakan penelitian dari suatu pendapat, atau opini dan luapan perasaan yang di ekspresikan dalam bentuk tekstual. Twitter merupakan sosial media yang memiliki jumah pengguna yang banyak khususnya di Indonesia twitter sering digunakan untuk meluapkan perasaan maupun tanggapan opini berupa tanggapan positif maupun negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan sentimen masyarakat terhadap terpilihnya Bu Tri Rismaharini menjadi Menteri Sosial pada twitter serta mengetahui tingkat akurasi metode dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan sentimen negatif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Algoritma Naïve Bayes dan pemrosesan data menggunakan aplikasi Rstudio. Hasil dari penelitian ini yaitu mengetahui tingkat akurasi metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan data sentimen positif dan negatif dengan membagi data penelitian menjadi 3 data testing yaitu 30%, 25%, dan 20% dan jumlah akurasi tertinggi yang ada pada penelitian ini adalah data testing 30% dan data training 70% yaitu dengan tingkat akurasi 90,3%. Dari penelitian ini bisa diketahui bahwa menggunakan aplikasi Rstudio dan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang baik dalam menentukan sentiment analisis.

Kata kunci: TNaïve Bayes, Analisis sentiment, RStudio, Mensos Risma.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2022-01-06

How to Cite

Fatchan, M., & Sugeng, H. (2022). Anlisa Terpilihnya Tri Rismaharini sebagi Menteri Sosial dengan Pendekatan Algorithma Naïve Bayes. Journal of Practical Computer Science, 1(2), 50-57. https://doi.org/10.37366/jpcs.v1i2.942