Analisis Sentimen Penggunaan Sosial Media Terhadap Berita Kriminal Dengan Metode Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine(SVM) - Maria Tantiana mone; Elfira Umar; Mitra Permata Ayu (CV. ITTC INDONESIA, 2023)
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen media sosial dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dan Support Vektor Machine. Metode ini digunakan untuk mengekstrak dan menganalisis informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah data besar. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah komentar atau tanggapan masyarakat terhadap berita yang di unggah di media sosial. Penelitian menunjukan ada 71 sentimen positif dan 31 sentimen negatif. Akurasi prediksi positif sebesar 80,36% dan akurasi prediksi negatif sebesar 84,00% , recall pada data positif sebesar 84,91% dan 79,25% pada data negatif. Sedangkan metode Support Vektor Machine menunjukan prediksi positif sebesar 54,84% dan 84,62% pada prediksi negatif, nilai recall pada data positif sebesar 96,23% dan 20,75% pada data negatif. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak humas dalam menganalisis komentar atau reaksi masyarakat terhadap berita yang dimuat di media sosial.