Classification of Sentiments on Twitter Opinions with The Keyword Sinovac Using Naive Bayes - Bagus Muhammad Akbar; Ahmad Taufiq Akbar; Rochmat Husaini (Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), 2021)
Tujuan :Menerapkan metode analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes pada opini twitter mengenai sentimen masyarakat terhadap vaksin covid-19, khususnya jenis sinovac.Metode: Valence Shifter-Lexicon based dan Data mining dengan algoritma Naïve Bayes untuk menentukan kategori sentimen tentang vaksin sinovacHasil : Analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes menghasilkan 1433 (71,65%) sentimen positif, 403 (20,15%) sentimen negatif, dan 164 (8,2%) untuk sentimen netral. Sedangkan anaisis sentimen menggunakan metode Valence Shifter-lexicon based menghasilkan 903 (45,15%) sentimen positif, 437 (21,85%) sentimen negatif, dan sentimen netral sebesar 660 (33%).. Berdasarkan analisis sentimen dengan 2 metode tersebut, metode Naive bayes lebih signifikan dalam mengklasifikasikan sentimen. Disamping itu, Hasil penelitian ini juga mengisyaratkan bahwa kemunculan vaksin sinovac memberikan kesan positif di kalangan masyarakat.State of the Art:Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah 2 metode yakni Valence Shifter-lexicon based dan Naïve Bayes utuk menentukan sentimen masyarakat tentang vaksin sinovac. Sehingga lebih mengklarifikasi hasil analisis sentimen cenderung positif meskipun tidak dilakukan pelabelan secara manual.