Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Terhadap Kebijakan PPKM pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Clasifiers - Krisdiyanto, Taofik (Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2021)
COVID-19 atau Coronavirus desease 2019 pada saat ini menjadi sebuah pandemik yang menyebar dengan sangat cepat ke seluruh dunia, termasuk Indonesia. Berbagai penanganan dan kebijakan telah dilakukan salah satunya yaitu kebijakan PPKM atau Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat yang dikeluarkan oleh pemerintah Indonesia. PPKM saat ini menjadi salah satu topik yang sering diperbincangkan oleh masyarakat, salah satunya pada platform media sosial Twitter. Adanya opini yang diberikan oleh masyarakat, maka perlu adanya analisis sentimen. Analisis sentimen merupakan proses analisis yang diperoleh dari berbagai platform media sosial maupun internet. Tujuannya yaitu untuk mengetahui bagaimana sentimen masyarakat terhadap penerapan kebijakan PPKM di Indonesia melalui tweet dan komentar di platform media sosial Twitter. Pada penelitian ini akan dilakukan proses analisa opini masyarakat mengenai kebijakan PPKM dengan mengklasifikasikan opini kedalam 2 sentimen yaitu positif atau negatif. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan metode Naïve Bayes Clasifiers. Metode Naïve Bayes Classifiers merupakan salah satu metode klasifikasi teks berdasarkan probabilitas kata kunci dalam membandingkan data latih dan data uji yang ada. Hasil penelitian diketahui bahwa opini masyarakat mengenai kebijakan PPKM dihasilkan 98% termasuk kedalam klasifikasi polaritas positif dan 2% polaritas negatif. Selain itu juga dihasilkan bahwa kata yang memiliki frekuensi tertinggi penggunaanya oleh para pengguna twitter adalah kata “mikro”.