Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Wacana Kenaikan Harga Tiket Candi Borobudur Pada Twitter
Kata Kunci:
naive bayes, borobudur, twitterAbstrak
Penyebaran informasi mengenai wacana kenaikan harga tiket candi Borobudur sempat menimbulkan reaksi pro dan kontra dari masyarakat. Hasil dari keluarnya wacana tersebut menimbulkan perdebatan pada media sosial, terdapat berbagai macam opini yang diungkapkan oleh masyarakat. Dari opini-opini yang diungkapkan masyarakat bisa ditemukan suatu pola tertentu yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen terhadap opini-opini tersebut. Maka diperlukan sistem analisis sentimen untuk mengklasifikasikan opini atau pandangan masyarakat mengenai wacana kenaikan harga tiket candi Borobudur guna mendapatkan gambaran seberapa besar tingkat penerimaan atau penolakan dari masyarakat terkait wacana kenaikan harga tiket candi borobudur. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem yang dapat melakukan klasifikasi sentimen opini positif dan opini negatif mengenai wacana kenaikan harga tiket candi Borobudur pada media sosial twitter. Metode pada penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes untuk melakukan klasifikasi sentimen terhadap wacana kenaikan harga tiket candi Borobudur yang direncanakan oleh pemerintah, beserta nilai akurasi dari implementasi algoritme Naïve Bayes. Dataset yang digunakan bersumber dari media sosial twitter berupa tweet yang didapatkan dengan fitur pencarian kata dengan kata kunci “borobudur naik harga” dan “tiket borobudur”. Untuk melakukan pengumpulan data tweet diperoleh dengan cara melakukan proses crawling data dengan menggunakan library tweepy yang memanfaatkan API twitter. Dari hasil pengujian dan evaluasi tertinggi yang didapat dari penelitian ini mendapatkan nilai akurasi sebesar 70.0%, nilai presisi sebesar 71.0% dan nilai recall sebesar 68.0%.
Referensi
Z. Firmansyah and N. F. Puspitasari, “Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Vaksinasi Covid-19 Berdasarkan Opini Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Tek. Inform., vol. 14, no. 2, pp. 171–178, 2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.15408/jti.v14i2.24024
F. Fathonah and A. Herliana, “Penerapan Text Mining Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Covid - 19 Menggunakan Metode Naïve Bayes,” J. Sains dan Inform., vol. 7, no. 2, pp. 155–164, 2021, doi: 10.34128/jsi.v7i2.331.
B. S. Tanjung, “Pendekatan Text Mining sebagai Sistem Pendeteksi Pemberitaan Palsu yang Tersebar dalam Twitter,” Semin. Nas. Ilmu Terap. 2018 – Univ. Widya Kartika, pp. 1–6, 2018.
R. Mubarok, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kebijakan Pemberlakuan Pembatasan Sosial Berskala Besar (Psbb) Dengan Metode …,” J. Siliwangi Seri Sains dan Teknol., vol. 7, no. 1, pp. 19–24, 2021, [Online]. Available: http://jurnal.unsil.ac.id/index.php/jssainstek/article/view/3726
N. P. G. Naraswati, R. Nooraeni, D. C. Rosmilda, D. Desinta, F. Khairi, and R. Damaiyanti, “Analisis Sentimen Publik dari Twitter Tentang Kebijakan Penanganan Covid-19 di Indonesia dengan Naive Bayes Classification,” Sistemasi, vol. 10, no. 1, p. 222, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i1.1179.
B. M. Pintoko and K. M. L., “Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” e-Proceeding Eng., vol. 5, no. 3, pp. 8121–8130, 2018.
Fachrul Rozy Saputra Rangkuti, “Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier(Nbc),” vol. 4, no. 2, pp. 43–50, 2018, [Online]. Available: http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/5044
S. Lestari and S. Saepudin, “Analisis Sentimen Vaksin Sinovac Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform., pp. 163–170, 2021.
Arifin Kurniawan, Indriati Indriati, and Sigit Adinugroho, “Analisis Sentimen Opini Film Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Lexicon Based Features,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 9, pp. 8335–8342, 2019.
T. A. Tutupoly and I. Alfarobi, “Komparasi Algoritma C4.5 dan Naive Bayes yang Dikembangkan menjadi Web Intellegence pada Perhitungan Bonus Tahunan Karyawan di PT. ABC,” J. Mitra Pendidik., vol. 3, no. 1, pp. 11-2292–103, 2019.
A. Putri, “Analisis Quick Count dengan Menggunakan Metode Stratified Random Sampling Studi Kasus Pemilu Gubernur Kalimantan Barat 2018,” Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 10, no. 1, pp. 43–50, 2021.
S. F. Ulya, Y. Sukestiyarno, and P. Hendikawati, “Analisis Prediksi Quick Count Dengan Metode Stratified Random Sampling Dan Estimasi Confidence Interval Menggunakan Metode Maksimum Likelihood,” Unnes J. Math., vol. 7, no. 1, pp. 108–119, 2018.
R. Kararisma, S. Lestanti, and T. Chulkamdi, “Aplikasi Klasifikasi Sentimen Pada Ulasan Smartphone Di Situs Jual Beli Online Berbasis Web Menggunakan Naive Bayes Dengan Tf-Idf,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 31–37, 2022.
