PENERAPAN METODE MACHINE LEARNING NAÏVE BAYES PADA TWITTER TERHADAP SENTIMEN PADA PEMBELAJARAN DARING DI INDONESIA - Devi Wahyu Pratama, Sri; Panjaitan, Febriyanti; Izman Herdiansyah, Muhammad; Dian Purnamasari, Susan; Adha Oktarini Saputri, Nurul (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Pandemi COVID-19 merupakan penyakit yang skala penyebarannya terjadi secara global di seluruh dunia,termasuk Indonesia. Banyak bidang yang terkena dampak pandemi ini termasuk pendidikan. Indonesia saat ini sedang menjalankan strategi pembelajaran daring yang menimbulkan banyak opini masyarakat. Tanggapan dari masyarakat terhadap tindakan vaksinasi cukup beragam di media sosial salah satunya media sosial Twitter. Tanggapan masyarakat ada yang mendukung dan ada juga yang tidak setuju. Maka dari itu, dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap tweets yang berhubungan dengan pembelajaran daring. Pembelajaran daring sederhananya dapat diartikan sebagai sebuah sistem kegiatan pembelajaran yang dilakukan tanpa melalui tatap muka secara langsung melainkan melalui jaringan internet. Metode penelitian melibatkan pengumpulan data dari twitter dengan metode machine learning. Berdasarkan hasil yang di dapat menggunakan data dari tahun 2020-2022. Dalri halsil pengujialn didalpaltkaln balhwal Nalive Balyes dalpalt mengklalsifikalsikaln daltal berupal teks, terutalmal teks yalng beralsall dalri komentalr (tweet), tingkalt ALUC altalu alkuralsi sebesalr 1.0l0l altalu 10l0l%, precision altalu kealkuraltaln daltal sebesalr 0l.98 altalu 98%, recalll altalu keberhalsilaln model dallalm menemukaln sebualh informalsi sebesalr 0l.94 altalu 94%, daln f-1 Score sebesalr 0l.96 altalu sebesalr 96% berdalsalrkaln dengaln jumlalh daltal yalng aldal paldal pelaltihaln sebalnyalk 248 daltal komentalr. Disimpulkan bahwa menurut uji model, metode Naive Bayes mempunyai nilai akurasi diatas 90% menunjukkan hal ini, bahwa metode Naive Bayes punya kekuatan yang sangat baik dalam klasifikasi analisis sentimen teks.