{"title":"使用 Naive Bayes 算法对免费午餐和牛奶计划进行情感分析","authors":"R. Saputra, Firmansyah Hasan","doi":"10.47233/jteksis.v6i3.1378","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penggunaan media sosial seperti Twitter menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat terkait program politik, termasuk Program Makan Siang dan Susu Gratis yang diusung oleh Pasangan Calon nomor urut 02 Prabowo-Gibran dalam Pemilihan Presiden 2024. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes dengan bantuan aplikasi RapidMiner untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program tersebut. Dari 785 data Twitter yang diuji, sekitar 81,7% menunjukkan sentimen negatif, sementara 6,6% bersifat netral, dan 11,7% menunjukkan sentimen positif. Meskipun dominasi sentimen negatif, didapati juga dukungan terhadap program ini. Evaluasi model menggunakan teknik cross-validation 10, serta penerapan SMOTEUP sampling dan TF-IDF, menunjukkan accuracy sebesar 92,96%, recall sebesar 85,30%, dan precision sebesar 94,57%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen dari data uji.","PeriodicalId":378707,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis","volume":"11 7","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Analisis Sentimen Terhadap Program Makan Siang & Susu Gratis Menggunakan Algoritma Naive Bayes\",\"authors\":\"R. Saputra, Firmansyah Hasan\",\"doi\":\"10.47233/jteksis.v6i3.1378\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penggunaan media sosial seperti Twitter menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat terkait program politik, termasuk Program Makan Siang dan Susu Gratis yang diusung oleh Pasangan Calon nomor urut 02 Prabowo-Gibran dalam Pemilihan Presiden 2024. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes dengan bantuan aplikasi RapidMiner untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program tersebut. Dari 785 data Twitter yang diuji, sekitar 81,7% menunjukkan sentimen negatif, sementara 6,6% bersifat netral, dan 11,7% menunjukkan sentimen positif. Meskipun dominasi sentimen negatif, didapati juga dukungan terhadap program ini. Evaluasi model menggunakan teknik cross-validation 10, serta penerapan SMOTEUP sampling dan TF-IDF, menunjukkan accuracy sebesar 92,96%, recall sebesar 85,30%, dan precision sebesar 94,57%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen dari data uji.\",\"PeriodicalId\":378707,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis\",\"volume\":\"11 7\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-07-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1378\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.47233/jteksis.v6i3.1378","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Analisis Sentimen Terhadap Program Makan Siang & Susu Gratis Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Penggunaan media sosial seperti Twitter menjadi platform penting bagi masyarakat untuk menyuarakan pendapat terkait program politik, termasuk Program Makan Siang dan Susu Gratis yang diusung oleh Pasangan Calon nomor urut 02 Prabowo-Gibran dalam Pemilihan Presiden 2024. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes dengan bantuan aplikasi RapidMiner untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap program tersebut. Dari 785 data Twitter yang diuji, sekitar 81,7% menunjukkan sentimen negatif, sementara 6,6% bersifat netral, dan 11,7% menunjukkan sentimen positif. Meskipun dominasi sentimen negatif, didapati juga dukungan terhadap program ini. Evaluasi model menggunakan teknik cross-validation 10, serta penerapan SMOTEUP sampling dan TF-IDF, menunjukkan accuracy sebesar 92,96%, recall sebesar 85,30%, dan precision sebesar 94,57%. Hasil ini menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen dari data uji.
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
分享
求助内容：
应助结果提醒方式：
扫码关注我们
