Analisis Sentiment Masyarakat Terhadap penyebaran Starlink di Indonesia Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Bebin Paula; Muhammad Fawzan; Hafidz Irsyad (Journal Information & Computer, 2024)
Penelitian ini bermaksud menganalisis sentimen masyarakat terhadap penyebaran Starlink di Indonesia dengan menggunakan algoritma Naive Bayes. Data dikumpulkan dari komentar YouTube yang kemudian diberi label sebagai positif atau negatif. Setelah melalui tahap preprocessing, dilakukan analisis sentimen untuk menentukan kecenderungan komentar kepada Starlink. Algoritma Naive Bayes digunakan untuk klasifikasi data tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mayoritas komentar bersifat positif terhadap Starlink, terutama dari daerah terpencil yang sulit mendapatkan akses internet. Selain itu, jurnal ini juga membahas dampak Proyek Satelit Starlink terhadap penyedia layanan internet, perkembangan Internet of Things di sektor energi, serta efisiensi algoritma Naive Bayes dalam klasifikasi buah. Jurnal ini turut menyajikan perbandingan algoritma machine learning untuk analisis sentimen dan tantangan dalam text mining. Kemampuan kerja Naive Bayes menunjukkan akurasi 64% dan Hasil ini dipengaruhi oleh ketidakseimbangan dataset, dengan 946 sentimen negatif dan 543 sentimen positif dari total 1489 data. Kesimpulannya ini cukup jujur dan realistis. Namun, jurnal ini dapat ditingkatkan dengan menyertakan rekomendasi untuk penelitian di masa mendatang, seperti penerapan algoritma berbeda, perbaikan teknik pra-pemrosesan, atau pengumpulan data dari berbagai sumber yang lebih beragam.