Analisis Sentimen Masyarakat Dengan Metode Naïve Bayes dan Particle Swarm Optimization
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v21i1.5332Keywords:
Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization, Analisis Sentimen, PPKM DaruratAbstract
Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) merupakan kebijakan yang di terapkan pada 15 Kota diluar pulau Jawa dan pulau Bali yang memiliki status zona merah atau daerah yang memiliki resiko tinggi terhadap paparan kasus COVID-19. Pada tanggal 3 Agustus 2021 kebijakan PPKM darurat di beberapa daearah di kepulauan Jawa dan kepualauan Bali di perpanjang sampai 9 Agustus 2021, perpanjangan kebijakan PPKM darurat menuai banyak komentar dari masyarakat sehingga menimbulkan pro dan kontra pada social media twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil klasifikasi sentimen masyarakat mengenai perpanjangan kebijakan PPKM darurat pada social media twitter dan untuk mengetahui hasil accuracy, precision, recall yang dihasilkan dari metode yang digunakan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan Particle Swarm Optimization sebagai feature selection, selain itu terdapat tahap preprocessing yang didalamnya meliputi cleansing, remove duplicate, seleksi data, normalisasi, case folding, tokenizing, filtering, stopwords, stemming, dan labeling. Hasil klasifikasi yang didapat 53,31% pengguna twitter setuju dan 46,69% pengguna twitter tidak setuju dengan perpanjangan kebijakan PPKM darurat. Nilai accuracy yang didapatkan meningkat sebanyak 15,21% dari 77,16% menjadi 92,37%, nilai precision yang didapatkan meningkat sebanyak 3,07% dari 87,33% menjadi 90,40%, dan nilai recall yang didapatkan meningkat sebanyak 30,96% dari 64,42% menjadi 95,38%.References
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.
Y. Cahyono, “Analisis Sentiment pada Sosial Media Twitter Menggunakan Na?ve Bayes Classifier dengan Feature Selection Particle Swarm Optimization dan Term Frequency,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 2, no. 1, p. 14, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i1.1500.
Humas, “Berlaku Mulai 12 Juli, PPKM Darurat Diberlakukan di 15 Kab/Kota Luar Jawa-Bali,” Sekertariat Kabinet Republik Indonesia, Jul. 09, 2021. https://setkab.go.id/berlaku-mulai-12-juli-ppkm-darurat-diberlakukan-di-15-kab-kota-luar-jawa-bali/ (accessed Sep. 20, 2021).
B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan Aplikasi Rapid Miner,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
E. Ermawati, “Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai,” Sistemasi, vol. 8, no. 3, p. 513, 2019, doi: 10.32520/stmsi.v8i3.576.
S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu),” J. Media Infotama, vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.
R. yana Yanis, “Sentiment Analysis of Bpjs Kesehatan Services To Smk Eklesia and Bina Insani Jailolo Teachers,” J. Terap. Teknol. Inf., vol. 2, no. 2, pp. 113–122, 2018, doi: 10.21460/jutei.2018.22.105.
P. Soepomo, “Penerapan Text Mining Pada Sistem Klasifikasi Email Spam Menggunakan Naive Bayes,” Penerapan Text Min. Pada Sist. Klasifikasi Email Spam Menggunakan Naive Bayes, vol. 2, no. 3, pp. 73–83, 2014, doi: 10.12928/jstie.v2i3.2877.
R. P. Sidiq, B. A. Dermawan, and Y. Umaidah, “Sentimen Analisis Komentar Toxic pada Grup Facebook Game Online Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 3, p. 356, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i3.6571.
H. Tuhuteru and A. Iriani, “Analisis Sentimen Perusahaan Listrik Negara Cabang Ambon Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes Classifier,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 3, no. 3, pp. 394–401, 2018, doi: 10.30591/jpit.v3i3.977.
K. J. Prayoga, A. Nugroho, and N. Wiyatno, “Komparasi feature selection particle swarm optimization (pso) dengan genetic algorithm (ga) terhadap algoritma naïve bayes pada analisis sentimen twitter,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sains, no. September, pp. 1–12, 2019.
A. Taufik, “Komparasi Algoritma Text Mining Untuk Klasifikasi Review Hotel,” J. Tek. Komput., vol. IV, no. 2, pp. 112–118, 2018, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3461.
P. S. M. Suryani, L. Linawati, and K. O. Saputra, “Penggunaan Metode Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Facebook Berbahasa Indonesia,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro, vol. 18, no. 1, p. 145, 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p22.
Y. Cahyono and S. Saprudin, “Analisis Sentiment Tweets Berbahasa Sunda Menggunakan Naive Bayes Classifier dengan Seleksi Feature Chi Squared Statistic,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 4, no. 3, p. 87, 2019, doi: 10.32493/informatika.v4i3.3186.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Septiawan Dwi Pramukti, Agung Nugroho, Aswan Supriyadi Sunge
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
License Terms
All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:
1. Attribution
Readers and users are free to:
-
Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt – Remix, transform, and build upon the material.
As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.
2. Non-Commercial Use
-
The material cannot be used for commercial purposes.
-
Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.
3. Rights of Authors
-
Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.
-
Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.
4. No Additional Restrictions
-
The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.
5. Disclaimer
-
The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.
-
The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.
For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
