Analisis Sentimen Masyarakat Berdasarkan Opini dari Sosial Media Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Study Kasus : Universitas Sjakhyakirti)

Paisal Paisal

Abstract


Abstract

The use of social media today is not only to communicate between friends, but also is needed to make facilities to convey the aspirations of certain people in Indonesia about legal issues relating to government and other issues. One of the aspirations conveyed through social media is a hash that is widely seen by one of the Sjakhyakirti University from the use of social media. Then there arises a lot of sentiment from every community, there are those that give positive sentiments and also negative sentiments that can have a good or bad impact on daily life. days in the community. Some reasons for positive and negative sentiments sourced from this social media, will use social media. From this debate the researchers found a solution where this hashtag can provide good results for the general public or vice versa. In analyzing this, the researcher uses the Naïve Bayes Classifier method which is one of the machine learning methods that uses calculations, the classification of automated hashes can help minimize personal misclassification by obtaining positive or negative sentiment information by using data mining that is carried out by using tools that execute the tools that execute data mining operations that have been determined based on the analysis of models of hidden data on big data thus outlining the discovery of knowledge about Sjakhyakirti University.

Keywords : Social Media, Sjakhyakirti, Naïve Bayes Classifie

Abstrak

Pemanfaatan sosial media saat ini tidak hanya untuk berkomunikasi antara teman saja, akan tetapi sering juga dijadikan sebuah sarana untuk menyampaikan suatu aspirasi bagi masyarakat khususnya masyarakat indonesia mengenai masalah hukum ataupun masalah yang berhubungan dengan pemerintahan serta masalah lainnnya. Salah satu aspirasi yang disampaikan melalui sosial media ini adalah sebuah hastag yang banyak dilihat setiap harinya salah satunya mengenai Universitas Sjakhyakirti dari pemanfaaat sosial media ini maka munculah banyak sentimen dari setiap masyarakat, ada yang memberikan sentimen positif dan juga sentimen negatif mengenai tanggapan terhadap hastag tersebut yang dapat berdampak baik atau buruk bagi kehidupan sehari-hari dimasyarakat. Beberapa alasan sentimen positif dan negatif yang bersumber dari sosial media ini, akan memanfaatkan sosial media. Dari permasalahan ini peneliti menghasilkan sebuah solusi dimana hastag tersebut apakah dapat memberikan dampak yang baik bagi masyarakat umumumnya ataupun sebaliknya. Dalam menganalisa ini, peneliti menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yang merupakan salah satu metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas, pengklasifikasian hastag otomatis ini dapat disesuaikan sehingga meminimalisasi aksi salah pengklasifikasian secara personal dengan memproleh informasi sentimen positif atau negative dengan menggunakan data mining yang dilakukan dengan tool weka yang mengeksekusi operasi data mining yang telah didefinisikan berdasarkan model analisis dari data tersembunyi pada sejumlah data besar sehingga menguraikan penemuan pengetahuan mengenai Universitas Sjakhyakirti.

Kata kunci : Sosial Media, Sjakhyakirti, Naïve Bayes Classifie

Full Text:

PDF

References


Afshoh, F. 2017. Analisa Sentimen Menggunakan Naïve Bayes Melihat Persepsi Masyarakat Terhadap Kenaikan Harga Rokok Media Sosial Twitter. Fakultas Komunikasi dan Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Bustami. 2013. Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Mengklasifikasi Data. Nasabah Asuransi. Aceh

Evans, J.R. and Lindsay W.M. 2008. The Management and Control of Quality(7th Edition). Ohio: Thomson South-Western.

Larose D, T., 2005, Discovering knowledge in data : an introduction todata mining, Jhon Wiley & Sons Inc

Liu B. 2012. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Morgan & Claypool Publisher

Pang, Bo., dan Lee, Lillian. 2008. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Computer Science Department

Santosa, Budi. 2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk KeperluanBisnis. Yogyakarta : Graha Ilmu.

Trinanda, Reggy Pasya. 2019. Teknik Data Mining Metode Bayes Classifier Optimalisasi Pencarian Pada Aplikasi Perpustakaan.Universitas Pasundan-Bandung.

Widiarsono, Teguh 2005. Tutorial Praktis Belajar Matlab. pdf, Jakarta

Wiyadi, Yudi Permana. 2017. Pengaruh Tokoh Ahok Pada Media Sosial MenjadiTrending Topic Menggunakan Metode Classification. Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta.




DOI: http://dx.doi.org/10.36982/jig.v11i1.1071

Refbacks

  • There are currently no refbacks.