Klasifikasi Opini Pengguna Twitter Terhadap Sekolah Daring dengan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine - Muhamad Khafidhun Alim Muslim; Yuni Yamasari (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2021)
Covid-19 atau Coronavirus Disease telah melanda negara Indonesia. Hal ini menyebabkan segala aktifitas terganggu, termasuk dalam dunia pendidikan. Sistem pembelajaran yang semula dilakukan tatap muka menjadi secara daring atau online. Sistem pembelajaran ini mendapatkan banyak tanggapan masyarakat. Fasilitas dan cara belajar mengajar menjadi perdebatan dimasyarakat. Hal ini menjadi landasan untuk melakukan penelitian ini. Penelitian ini memfokuskan pada analisa sentimen tentang sekolah daring dengan metode SVM dan NBC. Terkait dengan pengumpulan data, penelitian ini berasal dari 414 tweet yang terbagi dengan 3 sentimen, secara berturut-turut, yaitu positif, negatif, netral sebanyak 27.7%, 36.9%, 35.2%. Teknik evaluasi menggunakan 2 teknik yaitu split data dan cross-validation. Hasil uji menggunakan split data pada metode NBC mendapatkan nilai akurasi tertinggi yaitu pada rasio 4:6 dengan nilai sebesar 68%, untuk nilai presisi 74%, recall 65%, dan f1-score 68%. Sedangkan, penerapan metode SVM dengan kernel=linier mendapatkan kinerja tertinggi yaitu pada rasio 1:9 yaitu level akurasi sebesar 71,4%. presisi 73%, recall 70%, dan f1-score 71%. Untuk hasil uji dengan menggunakan cross-validation pada metode NBC, kinerja tertinggi yang dicapai pada k=10 dengan level akurasi sebesar 69,25%, presisi 86%, recall 79%, dan f1-score 81%. Sedangkan pada metode SVM dengan kernel linier, kinerja tertinggi dihasilkan pada k=10 dengan nilai akurasi sebesar 68,87%, presisi 74%, recall 68%, dan f1-score 69%.