Pengaruh Stemming Terhadap Performa Klasifikasi Sentimen Masyarakat Tentang Kebijakan New Normal - Rama Ulgasesa; Arif Bijaksana Putra Negara; Tursina Tursina (JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi), 2022)
Banyaknya pengguna twitter dapat dimanfaatkan untuk mengetahui sentimen masyarakat tentang kebijakan dan penanganan yang dilakukan oleh pemerintah terhadap Covid-19, salah satunya kebijakan mengenai adaptasi kebiasaan baru atau new normal. Untuk melakukan hal itu, bisa digunakan salah satu fungsi dari text mining, yaitu klasifikasi text. Sebelum model klasifikasi text dibuat, text akan melalui tahapan preprocessing. Setiap tahapan memiliki pengaruh terhadap hasil evaluasi klasifikasi text yang akan dilakukan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui perbandingan performa klasifikasi menggunakan proses stemming dan tanpa stemming pada dataset melalui tahapan preprocessing dan algoritma klasifikasi yang performanya paling baik jika pada preprocessing dilakukan stemming. Metode klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes dan Logistic Regression. Hasil percobaan menunjukan pengaruh model klasifikasi Naive Bayes dan Logistic Regression terhadap penggunaan tahapan stemming pada preprocessing dengan akurasi sebesar 74,11% dan 73,57%, sedangkan tanpa melakukan stemming mendapatkan akurasi masing -masing sebesar 78,47% dan 76,29% . Dari hasil pengujian model, dapat dilihat bahwa tanpa tahapan stemming pada preprocessing memiliki tingkat akurasi yang lebih unggul pada masing-masing model sebesar 4,36% dan 2,72% dibandingkan dengan penerapan tahapan stemming pada preprocessing. Hasil tersebut menunjukan bahwa penggunaan tahapan stemming dapat menurunkan akurasi klasifikasi. Algoritma klasifikasi yang tidak banyak pengaruhnya jika pada preprocessing dilakukan stemming adalah Logistic Regression karena tingkat penurunan akurasi lebih tipis dari algoritma NaÃ¯ve Bayes.