RANCANGAN APLIKASI PORTAL MEDIA SOSIAL SEBAGAI ANALISIS SENTIMEN PUBLIK MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Raihan Ramadhan Juandri; R. Wisnu Prio Pamungkas; Ahmad Fathurrozi (Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, 2022)
Many organizations or agencies in Indonesia have several accounts from various social media channels such as YouTube, Facebook, Twitter, and Instagram which are intended as a means of complaining about the products or services they have. As information technology develops, social media continues to grow and requires an organization to create accounts on these channels so that it can continue to relate to the public. Problems like this make it difficult for the organization to process the sentiments conveyed by the public. Therefore, a responsive web-based management system was created that can be operated via a computer or smartphone in categorizing sentiment in the form of data into information using the Naive Bayes method which is fast and high-accuracy in classification by utilizing data sources from social media channels that are integrated in the application. Keywords: Account, Channels, Naive Bayes, Sentiment, Social Media Abstrak Banyak organisasi atau instansi di Indonesia yang memiliki beberapa akun dari berbagai kanal media sosial seperti YouTube, Facebook, Twitter, dan Instagram yang ditujukan sebagai sarana pengaduan mengenai produk atau layanan yang mereka miliki. Semakin berkembangnya teknologi informasi, media sosial terus bertambah dan mengharuskan suatu organisasi untuk membuat akun di kanal-kanal tersebut agar dapat terus terhubung dengan masyarakat. Masalah seperti ini membuat organisasi tersebut menjadi sulit untuk mengolah sentimen yang disampaikan oleh masyarakat. Oleh karena itu dibuatkan sistem pengelolaan berbasis web responsif yang dapat di operasikan melalui komputer maupun ponsel pintar dalam mengkategorikan sentimen berupa data menjadi informasi menggunakan metode Naive Bayes yang berkecepatan dan berketepatan tinggi dalam klasifikasi dengan pemanfaatan sumber data dari kanal media sosial yang terintegrasi dalam aplikasi. Kata kunci: Akun, Kanal, Media Sosial, Naive Bayes, Sentimen