IMPLEMENTASI LEXICON BASED DAN NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TOPIK PEMILIHAN PRESIDEN 2019

2019 ◽  
Vol 24 (2) ◽  
pp. 140-153
Author(s):  
Gusti Nur Aulia ◽  
Eka Patriya
Keyword(s):  
Naive Bayes ◽  
Confusion Matrix ◽  
Web Server ◽  
Data Preprocessing ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Data Filtering ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Twitter Data

Pilpres saat ini cukup menyita perhatian, karena berbagai rumor yang beredar. Masyarakat juga menjadi sasaran elit politik, dimana suara mereka merupakan penentu keberlangsungan arah politik untuk lima tahun kedepan. Opini-opini positif, netral maupun negatif dapat menimbulkan ancaman munculnya berita bohong (hoax). Salah satu sarana yang digunakan masyarakat dalam mengekspresikan pilihan politiknya adalah melalui media sosial salah satunya twitter. Data seperti opini publik dapat diolah menjadi sebuah informasi yang bermanfaat, salah satunya melalui analisis sentimen. Pada penelitian ini, akan dilakukan analisis sentimen pada Twitter tentang pemilihan presiden 2019. Tahapan analisis sentimen pada penelitian ini terdiri dari akuisisi data, pre-processing, klasifikasi data, evaluasi data dan visualisasi data. Preprocessing dilakukan dengan case folding, normalisasi data, filtering, ubah kata baku, stopword dan stemming. Penelitian ini melakukan 2 metode yaitu dengan metode Lexicon Based dan Naïve Bayes Classifier. Hasil akhir dari analisis kemudian dihitung nilai akurasi menggunakan confusion matrix dan di visualisasikan menggunakan web server. Penentuan sentimen prediksi dilakukan menggunakan metode Lexicon Based dan Labelisasi dengan perhitungan secara manual. Data latih dan data uji akan digunakan dalam proses pelatihan dan pengujian menggunakan Naive Bayes Classifier. Hasil klasifikasi yang dilakukan oleh metode Naive Bayes Classifier disebut sentimen aktual. Perhitungan tingkat keakurasian antara sentimen prediksi terhadap sentimen aktual menggunakan pengujian confusion matrix. Hasil yang didapatkan adalah tingkat akurasi antara sentimen prediksi dan sentimen aktual dengan Lexicon Based sebesar 64,49% pada data uji dan pada data latih sebanyak 94,2% serta dengan menggunakan Labelisasi dan Naive Bayes Classifier sebesar 86,53% pada data uji dan data latih sebesar 94,08%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat membantu melakukan riset atas opini masyarakat pada Twitter mengenai Pilpres 2019 yang mengandung sentimen positif, negatif atau netral.

scholarly journals COMPARISON OF NAIVE BAYES ALGORITHM AND C.45 ALGORITHM IN CLASSIFICATION OF POOR COMMUNITIES RECEIVING NON CASH FOOD ASSISTANCE IN WANASARI VILLAGE KARAWANG REGENCY

2020 ◽  
Vol 17 (1) ◽  
pp. 37-42
Author(s):  
Yuris Alkhalifi ◽  
Ainun Zumarniansyah ◽  
Rian Ardianto ◽  
Nila Hardi ◽  
Annisa Elfina Augustia
Keyword(s):  
Decision Tree ◽  
Naive Bayes ◽  
Confusion Matrix ◽  
Total Sample ◽  
Naïve Bayes ◽  
Food Assistance ◽  
Training Data ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier

Non-Cash Food Assistance or Bantuan Pangan Non-Tunai (BPNT) is food assistance from the government given to the Beneficiary Family (KPM) every month through an electronic account mechanism that is used only to buy food at the Electronic Shop Mutual Assistance Joint Business Group Hope Family Program (e-Warong KUBE PKH ) or food traders working with Bank Himbara. In its distribution, BPNT still has problems that occur that are experienced by the village apparatus especially the apparatus of Desa Wanasari on making decisions, which ones are worthy of receiving (poor) and not worthy of receiving (not poor). So one way that helps in making decisions can be done through the concept of data mining. In this study, a comparison of 2 algorithms will be carried out namely Naive Bayes Classifier and Decision Tree C.45. The total sample used is as much as 200 head of household data which will then be divided into 2 parts into validation techniques is 90% training data and 10% test data of the total sample used then the proposed model is made in the RapidMiner application and then evaluated using the Confusion Matrix table to find out the highest level of accuracy from 2 of these methods. The results in this classification indicate that the level of accuracy in the Naive Bayes Classifier method is 98.89% and the accuracy level in the Decision Tree C.45 method is 95.00%. Then the conclusion that in this study the algorithm with the highest level of accuracy is the Naive Bayes Classifier algorithm method with a difference in the accuracy rate of 3.89%.

scholarly journals Klasifikasi sinopsis novel menggunakan metode naïve bayes classifier

Repositor ◽  
2019 ◽  
Vol 1 (2) ◽  
pp. 125
Author(s):  
Vinna Rahmayanti ◽  
Setio Basuki ◽  
Hilman Hilman
Keyword(s):  
Naive Bayes ◽  
Confusion Matrix ◽  
Naïve Bayes ◽  
Training Data ◽  
The Novel ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Romantic Comedy ◽  
Document Frequency

It is undeniable that technological progress is developing very quickly in the field of computers, now with computers the work that was originally done by humans can be taken over by computers to help human work itself, like case studi of this research is a system that can classification the text like synopsis into genre group. Genre is the style of story in a novel, there are many genres in the novel that are expected to be romantic, comedy, mystery, horror and others, by knowing the genre of the novel the reader will be able to know the story style of the novel. The method used in this research is TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) and Naïve Bayes Classifier. The TF-IDF method is used to get the weight of each word contained in the resulting document is used in the Naïve Bayes Classifier method to get the synopsis classification results into genre. Based on the evaluation using a confusion matrix using 600 training data and 200 test data obtained an accuracy of 80.5%.AbstractIt is undeniable that technological progress is developing very quickly in the field of computers, now with computers the work that was originally done by humans can be taken over by computers to help human work itself, like case studi of this research is a system that can classification the text like synopsis into genre group. Genre is the style of story in a novel, there are many genres in the novel that are expected to be romantic, comedy, mystery, horror and others, by knowing the genre of the novel the reader will be able to know the story style of the novel. The method used in this research is TF-IDF (Term Frequency Inverse Document Frequency) and Naïve Bayes Classifier. The TF-IDF method is used to get the weight of each word contained in the resulting document is used in the Naïve Bayes Classifier method to get the synopsis classification results into genre. Based on the evaluation using a confusion matrix using 600 training data and 200 test data obtained an accuracy of 80.5%.

scholarly journals IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN CONFUSION MATRIX DALAM ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELAYANAN TRANSPORTASI UMUM SELAMA PANDEMI COVID-19 PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

2020 ◽  
Vol 8 (1) ◽  
pp. 64-75
Author(s):  
Riskania Riskania ◽  
Farid Thalib
Keyword(s):  
Naive Bayes ◽  
Confusion Matrix ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier

Pandemi COVID-19 memberikan dampak diberbagai aspek. Salah satu yang terkena dampak adalah transportasi umum. Transportasi umum mengalami penurunan jumlah penumpang yang signifikan, seperti Transjakarta sebesar 34,52%, MRT  94,11%  dan KRL 78,69%. Penurunan ini disebabkan oleh kebijakan yang dikeluarkan untuk mendukung upaya pemerintah dalam pencegahan penyebaran virus Covid-19, seperti memangkas jam operasional, mengurangi perjalanan yang akan dijadwalkan sampai pembatasan penumpang setiap gerbong. Kebijakan ini memicu opini penumpang mengenai pelayanan yang diberikan. Opini tersebut dapat dituangkan melalui berbagai media salah satunya Twitter. Opini penumpang yang tertuang didalam twitter mengenai pelayanan transportasi umum dapat bersifat positif atau pun negatif. Opini penumpang dapat digunakan sebagai data dalam melakukan analisis sentimen, data ini dapat diperoleh dengan menggunakan teknik crawling. Analisis sentimen dilakukan untuk mengetahui kecenderungan opini penumpang mengenai pelayanan transportasi umum selama pandemi Covid-19. Data yang didapatkan sebanyak 650 data yang diberikan label positif dan negatif. Data dibagi menjadi data latih sebanyak 60 % atau 390 data, dan data uji 40% atau 260 data. Data ini dapat digunakan untuk proses pembuatan model mechine learning menggunakan Metode algoritma Naïve Bayes Classifier. Hasil pembentukan model mechine learning ini memiliki tingkat akurasi sebesar 83,8%  yang dihasilkan dari pengujian data uji dengan menggunakan confusion matrix.

scholarly journals ANALISA PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN K-NEAREST NEIGHBOR TERHADAP KLASIFIKASI DATA

Sebatik ◽  
2020 ◽  
Vol 24 (1) ◽  
pp. 1-7
Author(s):  
Aida Indriani
Keyword(s):  
Text Mining ◽  
Nearest Neighbor ◽  
Naive Bayes ◽  
Confusion Matrix ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
K Nearest Neighbor ◽  
Naïve Bayes Classifier

Penggunaan forum sebagai sarana pembelajaran telah banyak digunakan pada kalangan Mahasiswa. Forum digunakan sebagai sarana berdiskusi antar sesama anggota forum untuk membahas materi sesuai dengan judul topik. Judul topik biasanya ditentukan sesuai dengan isi materi yang akan dibahas. Judul topik yang sudah terlalu banyak di dalam sebuah forum dapat berakibat salah dalam pemilihan judul. Salah satu cara untuk mengatasinya yaitu dengan melakukan klasifikasi judul topik secara otomatis sesuai dengan isi materi. Klasifikasi teks dapat diselesaikan dengan menggunakan teknik text mining. Pada proses klasifikasi yang dilakukan yaitu dengan membagi dataset menjadi 2 (dua) bagian menjadi data latih (training) dan data uji (testing). Pada tahapan awal klasifikasi dilakukan proses pre-processing yang diawali dengan tahapan tokenisasi, kemudian dilanjutkan dengan filtering dan diakhiri dengan stemming. Ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam klasifikasi teks antara lain naïve bayes classifier (nbc), k-nearest neighbor (k-nn), rocchio, weight adjusted k-nearest neighbor (wa k-nn) dan lain-lain. Pada penelitian ini, penulis membandingkan 2 (dua) metode yaitu nbc dan k-nn. Dari hasil perbandingan kedua metode dapat disimpulkan bahwa metode k-nn lebih baik tingkat akurasinya daripada metode nbc. Hal ini dibuktikan dengan tingkat akurasi sebesar 80% untuk metode k-nn dan sebesar 73% untuk nbc yang dihitung dengan menggunakan metode confusion matrix.

Sentiment Analysis of Twitter Data Using Naïve Bayes Classifier

2021 ◽  
pp. 1227-1234
Author(s):  
S. R. Shankara Gowda ◽  
B. R. Archana ◽  
Praajna Shettigar ◽  
Kislay Kumar Satyarthi
Keyword(s):  
Sentiment Analysis ◽  
Naive Bayes ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Twitter Data

scholarly journals Klasifikasi Tingkat Rumah Tangga Miskin Saat Pandemi Dengan Naïve Bayes Classifier

2021 ◽  
Vol 7 (2) ◽  
pp. 165-173
Author(s):  
Harliana Harliana ◽  
Fatra Nonggala Putra
Keyword(s):  
Cross Validation ◽  
Naive Bayes ◽  
Confusion Matrix ◽  
Naïve Bayes ◽  
Naive Bayes Classifier ◽  
Bayes Classifier ◽  
Naïve Bayes Classifier ◽  
Naive Bayes Classification ◽  
Naïve Bayes Classification ◽  
Fold Cross Validation

Secara definisi kemiskinan merupakan suatu kondisi individu ditingkat rumah tangga yang dinilai berdasarkan karaktersitik kemiskinan. Sebagai dampak dari pandemi covid-19 prosentase rumah tangga miskin di Indonesia meningkat sekitar 9,78%. Berdasarkan hal tersebut, maka penelitian ini akan melakukan klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes Classification untuk menentukan rumah tangga miskin melalui parameter survey ekonomi Nasional Tahun 2020 Modul Ketahanan Sosial yang berfokus pada pengeluaran dan konsumsi perkapita responden selama pandemic. Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan akurasi tertinggi yang dihasilkan oleh Naïve Bayes Classification dalam penentuan rumah tangga miskin. Menurut hasil pengujian dengan confusion matrix dan 10-fold cross validation didapatkan bahwa rata-rata akurasi tertinggi terjadi pada fold ke-10 dengan nilai accuracy 93,21%; precision 86,3%; dan recall 80,11%. Hal ini berarti bahwa akurasi yang dihasilkan oleh naïve bayes classifier dalam melakukan clasifikasi rumah tangga miskin cukup tinggi

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document