Analisis Sentimen RUU KUHP di Medsos Twitter Dengan Metode Naïve Bayes - Husni Muzaki; Hendra Marcos (Universitas Asahan, 2023)
Analisis sentimen merupakan proses pengambilan keputusan opini atau komentar, baik positif, negatif, atau netral dengan menggunakan analisis teks dari berbagai sumber data internet. Internet menjadikan media sosial sebagai basis dasar dalam membangun teknologi, termasuk media sosial Twitter. Twitter menjadi sangat digemari penggunanya karena informasi berita yang disampaikan relatif akurat dan real time. Penelitian mencoba untuk mengangkat tema yang sedang hangat mengenai pro-kontra pengesahan RUU KUHP oleh DPR RI. Algoritma Naïve Bayes digunakan di analisis sentimen ini dengan cara menambang data (text mining) berbasis dokumen. Berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya, penggunaan model klasifikasi dan akurasi dengan metode Naïve Bayes mendapatkan hasil yang sangat baik, walaupun menggunakan banyak atau sedikit data. Pengambilan data opini dilakukan dengan cara crawling data di Twitter pada sebuah dokumen secara online. Software yang digunakan untuk analisis sentimen opini ini yaitu RapidMiner Studio 10.0. Software tersebut sangat mudah digunakan karena berbasis open-source dan dapat menganalisa data mining dan akurasi prediksi secara otomatis dan online. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa tingkat akurasi untuk analisis opini RUU KUHP yaitu 100.00% , mendapatkan opini positif dan negatif dari class precision dan recall masing-masing 100.00%. Dengan melihat hasil akurasinya, metode Naïve Bayes untuk penelitian ini mendapatkan hasil yang maksimal.