SENTIMEN ANALISIS COVID-19 DENGAN METODE PROBABILISTIC NEURAL NETWORK DAN TF-IDF - Ina Najiyah; Ifani Hariyanti (Jurnal RESPONSIF: Riset Sains & Informatika, 2021)
Penelitian ini bertujuan melakukan sentiment analysis tentang corona virus pada kegiatan sehari hari yang diunggah di facebook, Twitter dan Instagram dengan output yaitu 3 class:positif, negative dan netral. Metode yang dipilih adalah metode klasifikasi Probabilistic Neural Network. Sebelum melakukan klasifikasi, praprocessing pada penelitian ini meliputi tokenizasi, normalisasi, menghilangkan emoticon, Convert Negasi, Stopword Removal sertaTF-IDF. dataset yang digunakan berjumlah 1177 dataset dengan pembagiannya yaitu 560 dataset positif, 355 dataset negative dan 262 dataset netral. Program dirancang menggunakan Bahasa pemrograman python dengan beberapa library seperti keras, tensorflow dan pandas. User interface dibuat berbasis android. Akurasi yang didapatkan pada pelatihan menggunakan Probabilistic Neural Network sebesar 89%. Hasil pengujian adalah penelitian ini mampu melakukan sentiment analysis dengan kesalahan sebesar 11% dilihat dari confusion matrix.