ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC) - Mala Olhang, Maria Mega; Achmadi, Sentot; Wibisono, F.X Ari (Institut Teknologi Nasional Malang, 2020)
Media sosial khususnya Twitter pada saat ini banyak membahas mengenai penyebaran virus corona atau lebih dikenal dengan COVID-19. Diawali dengan ditemukan kasus pertama di Wuhan, China, pemberitaan mengenai virus corona terus berlanjut hingga penyebarannya sampai ke Indonesia. Pemberitaan melalui artikel di Twitter mengenai dampak dari adanya COVID-19 ini antra lain persediaan bahan pokok yang mulai meningkat harganya termasuk harga masker dan hand sanitizer juga penyampaian setuju dan tidak setujunya masyarakat terhadap kebijakan pemerintah yang dianggap kurang tanggap dalam menangani kasus ini sangat banyak diminati dan dikritik oleh masyarakat. Pada penelitian ini, dilakukan proses menganalisis sentimen masyarakat terhadap aspirasi yang disampaikan melalui Twitter yaitu mengembangkan sistem dengan mengacu pada berbagai sistem yang sudah ada sebelumnya dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan sentimen. Masukan pada sistem ini berupa tweet yang diperoleh dari Twitter menggunakan keyword seperti #coronavirusindonesia atau #covid-19 dengan jumlah data tidak melebihi 500 data tweet. Sedangkan outputnya berupa pengelompokkan sentimen positif dan negatif dari setiap tweet yang sudah melewati tahap pre proceessing. Dari hasil pengujian, dokumen dengan jumlah sebanyak 75 tweet diperoleh hasil pengukuran akurasi recall 32%, precission 80%, F-Measure 45% serta rata-rata akurasi 36%.