Analisis Sentimen Terhadap Opini Proyek Kereta Cepat Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier - Jabar Sanjaya; Tukino; Priyatna, Bayu; Shofia Hilabi, Shofa (JURNAL FASILKOM, 2024)
Twitter merupakan satu dari banyaknya media sosial yang digunakan oleh hampir Sebagian besar masyarakat. Penggunaaan twitter umumnya digunakan untuk memposting sesuatu, seperti beropini tentang infrastruktur negara misalnya. Adapun salah satu infrastruktur negara yang sedang ramai diperbincangkan adalah proyek kereta cepat, masyarakat memiliki banyak pandangan tentang proyek ini. Untuk mengetahui opini masyarakat, tentang hal itu maka akan dilakukan Sentimen Analisis. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui penerapan Sentimen Analisis menggunakan metode Naïve Nayes Classifier pada opini masyarakat tentang proyek kereta cepat. Penelitian dimulai dari proses pengambilan data menggunakan teknik crawling dan mendapatkan kurang lebih 2007 tweet yang membahas proyek kereta cepat. Yang kemudian data dari hasil sentimen di preprocessing¸ lalu setiap data di labeling. Dari hasil labeling diterapkan metode naïve bayes classifier. Dari hasil penelitian ini menunjukan 57,23% masyarakat lebih dominan berkomentar atau beropini positif tentang proyek kereta cepat. Dan sisanya 42,77% beropini negatif. Adapun hasil evaluasi model Naïve Bayes yaitu, Presisi 81%, Recall 81%, F1-score 81%. dan kemudian Akurasi sebesar 81%.