Analisis Sentimen Isu Perselingkuhan pada Postingan Autobase Twitter @tanyarlfes Menggunakan Metode Naïve Bayes - Nailufar Farha Afifah; Apriade Voutama (LPPM Universitas Bina Sarana Informatika, 2023)
Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi yang pesat sangat erat kaitannya dengan layanan web yang menyediakan beragam informasi. Faktanya, data yang terus meningkat yang sebagian besar berupa teks dapat menjadi sumber daya yang berharga untuk diteliti lebih lanjut. Twitter menjadi salah satu contoh sumber data teks yang dapat dimanfaatkan untuk penelitian. Twitter adalah sebuah media sosial yang bertujuan untuk memudahkan penggunanya dalam bertukar informasi atau mendapatkan berita dari seluruh dunia. Salah satu penyebaran informasi dilakukan oleh akun autobase @tanyarlfes. Banyaknya informasi yang dikirimkan oleh banyak pengguna sehingga menghasilkan berbagai topik pada akun autobase, salah satunya mengenai perselingkuhan. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menganalisis sentimen pengguna twitter pada postingan autobase @tanyarlfes mengenai isu perselingkuhan serta mengkasifikasi sentimen tersebut menjadi positif dan negatif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Analisis Sentimen dan Naïve Bayes. Data dikumpulkan dari komentar-komentar pengguna twitter dari postingan @tanyarlfes yang berkaitan dengan perselingkuhan yang diambil melalui proses crawling data menggunakan RapidMiner yang terhubung dengan Twitter sebanyak 250 tweet dengan menggunakan 80% data sebagai data latih dan 20% data uji. Hasil penelitian menunjukkan bahwa banyaknya analisis sentimen negatif terhadap perselingkuhan. Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan tools RapidMiner yang menghasilkan nilai akurasi sebesar 83.60, precision dan recall sebesar 77.19% dan 92.70%