Analisis Sentimen Komentar Berdasarkan Geo Tagged Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - Pratama, Nurrafi Bagus; Setianingsih, Casi; Ruriawan, M. Faris (eProceedings of Engineering, 2024)
Perkembangan teknologi dan media sosialkini pesat, khususnya Instagram. Banyak tokohseperti presiden, menteri, artis, dan masyarakatumum menggunakan platform ini. Di Instagram,pengguna dapat berbagi gambar, video, pesan, danmenandai lokasi. Setiap postingan memiliki kolomkomentar dengan beragam tanggapan, baik positifmaupun negatif. Sentimen ini penting dalam menilaidaya tarik objek wisata untuk masyarakat. Machinelearning saat ini mampu otomatis mengklasifikasikankomentar sebagai positif atau negatif. Algoritma yangdipakai adalah Naïve Bayes, yang menggunakanprobabilitas sederhana. Caranya, masukkankomentar, lalu gunakan Naive Bayes untukkategorisasi dan menampilkan hasil sentimen.Penelitian ini bertujuan untuk menilai persentasekomentar terhadap objek wisata dalam kategoripositif dan negatif. Model sistem ini menggunakanrasio data latih dan tes terbaik, yaitu 80% dan 20%.Pengujian sistem dengan model tersebutmenghasilkan presisi 87.72%, recall 89.27%, f1-score87.60%, dan akurasi 87.72%. Hasil klasifikasi inidiharapkan menjadi panduan bagi masyarakat dalamkunjungan wisata. Kata Kunci — Instagram, Komentar Sentimen, Naïve Bayes, TF-IDF