ANALISIS SENTIMEN BERINTERNET PADA MEDIA SOSIAL AMIK BSI TEGAL DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Abstract

Dalam penelitian analisis sentimen ini proses klasifikasi dokumen di bagi dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Media sosial telah menyediakan tempat bagi pengguna web untuk mengungkapkan berbagi pemikiran, pendapat dan menyampaikan berita tentang topik yang berbeda dalam sebuah acara. Data diperoleh dari jejaring sosial Instagram berdasarkan komentar yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen publik terhadap AMIK BSI Tegal yang disampaikan di Instagram, sehingga membantu usaha untuk melakukan riset marketing atas opini publik. Klasifikasi algoritma seperti NAIVE BAYES (NB) yang diusulkan oleh banyak peneliti untuk digunakan dalam analisis sentimen teks. Algoritma NAIVE BAYES dan metodenya, akan diuji dengan dua masukan dengan menggunakan komentar Tokenize and Transform Case yang positif (100 teks komentar) dan negatif (100 komentar teks), akurasi yang didapat algoritma NAIVE BAYES 76.50%+/-7.76%(mikro:76.50). Hasil penelitian menunjukkan bahwa NAIVE BAYES (NB) mendapatkan hasil terbaik danakurat.