ANALISIS SENTIMEN PENERAPAN SISTEM PEMBAYARAN TOL MULTI LANE FREE FLOW MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Aulia Kusnadi, Putri; Nur Padilah, Tesa; Nurina Sari, Betha (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi saat ini sedang dikembangkan alat transaksi yang disebut Multi Lane Free Flow (MLFF). MLFF merupakan cara pembayaran tol tanpa perlu berhenti di gerbang tol. Uji coba MLFF telah dilakukan di Tol Bali Mandara terdapat video dokumentasi uji coba sistem pembayaran tol MLFF telah disiarkan di berbagai stasiun televisi kemudian tersebar di media sosial dan menjadi topik pembicaraan di kalangan masyarakat karena terlihat beberapa kendaraan terkena palang saat hendak melewati gerbang tol. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen terhadap penerapan sistem pembayaran tol Multi Lane Free Flow dengan mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes. Data tweet dihasilkan melalui teknik Crawling data dari media sosial Twitter sebanyak 1153 tweet dan diolah menggunakan metodologi Knowledge Discovery in Database (KDD) ke dalam tiga kelas yaitu positif, negatif dan netral. Dataset dilabelkan menggunakan lexicon mendapatkan hasil 194 label positif, 159 label negatif, dan 707 label netral. Kemudian pada tahap data mining dibagi menjadi data latih dan data uji dengan empat skenario (90:10, 80:20, 70:30, dan 60:40). Hasil penerapan algoritma Naïve Bayes dievaluasi menggunakan Confusion Matrix mendapatkan hasil skenario terbaik pada model 90:10 dengan nilai accuracy 67%, nilai precision 88%, dan nilai recall 45%. Analisis sentimen penerapan sistem pembayaran tol multi lane free flow telah memberikan gambaran tentang opini publik yang netral terhadap penerapan MLFF Indonesia.