Sentimen Analisis Berinternet Pada Media Sosial dengan Menggunakan Algoritma Bayes - fauzi, ahmad; Akbar, Muhammad Faittullah; Asmawan, Yudhi Ferdi Andri (Jurnal Informatika, 2019)
Dalam penelitian analisis sentimen iniÂ  proses klasifikasi dokumen di bagiÂ  dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Media sosial telah menyediakan tempat bagi pengguna web untuk mengungkapkan berbagi pemikiran, pendapat dan menyampaikan berita tentang topik yang berbeda dalam sebuah acara . Data diperoleh dari jejaring sosial Instagram berdasarkan komentar yang ada . Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen publik terhadap universitas yang disampaikan di Instagram , sehingga membantu usaha untuk melakukan riset marketing atas opini publik. Klasifikasi algoritma seperti Naive Bayes (NB) yang diusulkan oleh banyak peneliti untuk digunakan dalam analisis sentimen teks. Algoritma Naive Bayes dan metodenya, akan diuji dengan dua masukan dengan menggunakan komentar tokenize and Transform Case yang positif (100 teks komentar) dan negatif (100 komentar teks),akurasi yang di dapat algoritma Naive Bayes 76.50%+/-7.76%(mikro:76.50). Hasil penelitian menunjukkan bahwa Naive Bayes (NB) mendapatkan hasil terbaik dan akurat.