A PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES DAN COSINE SIMILARITY DALAM ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PLATFORM FILM ILEGAL DI MEDIA SOSIAL X (Twiter): APPLICATION OF NAÏVE BAYES AND COSINE SIMILARITY METHODS IN SENTIMENT ANALYSIS TOWARD ILLEGAL FILM PLATFORMS ON SOCIAL MEDIA X (Twiter) - Resa Nur Rahmawaty; Didik Indrayana; Agung Pambudi (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika, 2024)
Indonesia termasuk salah satu negara dengan pengguna platform streaming ilegal terbanyak di dunia, menurut survei Asia Video Industry Association's, Coallition Againts Piracy (CAP) mengungkap bahwa 63% warga Indonesia yang menggunakan streaming online, lebih suka menonton dari platform streaming ilegal secara gratis dengan berbagai macam, konsekuensi disisi lain tindakan menonton secara ilegal termasuk tindakan melanggar hukum karena tidak memiliki izin siar, dimana hal ini dapat menimbulkan berbagai macam jenis komentar ataupun tanggapan dari netizen terhadap maraknya platform streaming ilegal ini, komentar ataupun tanggapan dari netizen dapat berjenis sentimen positif dan negatif. Komentar berupa sentimen ini dapat muncul dari berbagai media, salah satunya media sosial twitter, dimana media ini merupakan salah satu tempat yang berguna untuk menyerukan pendapat,tanggapan ataupun reaksi sentimen. enelitian ini dilakukan untuk mengetahui komentar, tanggapan netizen terhadap platform situs streaming ilegal yang akan diklasifikasikan kedalam sentimen positif dan negatif dengan Algoritma Naïve Bayes Classification dengan bantuan metode Cosine Similiarity. Berdasarkan presentase sentiment atau tanggapan pengguna dimedia social x terhadap platform film illegal cenderung negative. Hal tersebut dapat dilihat dari hasilklasifikasi naïve bayes classifier dengan sentiment negatif sebesar 82,6%. Serta tingkat akurasi pengujian dengan menggunakan confusion matrix menghasilkan akurasi sebesar 68% positif dan 100% negatif. Sementara itu hasil klasifikasi menggunakan metode cosine similarity berdasarkan kategori yang paling sering dibicarakan untuk platform film illegal sebesar 65,4% , kategori harga sebesar 5,2%, kategori aksesibilitas sebesar 9,5%, kategori legalitas sebesar 19% dan keamanan sebesar 0,9%.