Penerapan N-Gram menggunakan Algoritma Random Forest dan Naïve Bayes Classifier pada Analisis Sentimen Kebijakan PPKM 2021 - Putri Pratama Erika Indarbensyah; Naim Rochmawati (Universitas Negeri Surabaya, 2021)
Abstrak— Kebijakan PPKM merupakan kebijakan terbaru yang dikeluarkan oleh pemerintah pada Januari 2021 untuk menangani permasalahan pandemi Covid-19. Perancangan dan penerapan Kebijakan PPKM dilakukan dengan tujuan yang utama yaitu untuk kepentingan sektor kesehatan dan ekonomi. Adanya penerapan kebijakan ini tentu sangat berdampak kepada masyarakat. Pada era saat ini, dimana internet berkembang meningkat pesat terutama pada penggunaan media sosial tentunya kebijakan tersebut sangat memicu tanggapan para pengguna media sosial khususnya Instagram, dimana saat ini salah satu media sosial populer adalah Instagram yang digunakan oleh semua kalangan selain twitter, facebook, dan lain-lain. Tanggapan para pengguna media sosial Instagram terhadap penerapan Kebijakan PPKM 2021 dapat dikelompokkan menjadi sentimen yang berlabel positif, negatif atau netral dengan melakukan analisis sentimen yaitu menggunakan text mining. Penggunaan N-Gram diterapkan sebagai fitur ekstraksi dengan menggunakan jenis Unigram, Bigram, dan Trigram dan pada tahap klasifikasi menggunakan metode Random Forest (RF) dan Naïve Bayes Classifier (NBC). Penerapan kedua metode tersebut pada penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil nilai akurasi dari penerapan N-Gram dengan menggunakan metode RF dan NBC. Proses pengklasifikasiaan menggunakan Random Forest (RF) diperoleh hasil accuracy terbaik dari penggunaan Unigram yaitu sebesar 99.5%. Sedangkan hasil precision, recall dan f1-score yang dihasilkan oleh Random Forest (RF) bernilai sama yaitu sebesar 100%. Pada proses pengklasifikasian menggunakan Naïve Bayes Classifier diperoleh hasil accuracy terbaik dari penggunaan Unigram juga yaitu sebesar 97.9% dengan nilai precision, recall dan f1-score sebesar 98%. Dari perbandingan hasil pada pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa penerapan ketiga N-Gram berhasil dalam mempengaruhi dan meningkatkan hasil akurasi dari penggunaan kedua algoritma tersebut pada penelitian ini. Kata Kunci— Kebijakan PPKM 2021, N-Gram, Random Forest, Naïve Bayes Classifier, Analisis Sentimen