KLASIFIKASI SENTIMEN ULASAN PELANGGAN LAYANAN EKSPEDISI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Almie, Amada Uzlyva; Nilogiri, Agung; Wardoyo, Ari Eko (Universitas Muhammadiyah Jember, 2022)
Pemanfaatan media sosial twitter memiliki potensi besar dalam menghasilkan informasi, dari banyaknya jumlah opini dari masyarakat yang didapatkan, diperlukan analisis sentimen untuk mengklasifikasikan opini tersebut agar memudahkan dalam menemukan kecenderungan opini dari ulasan pengguna ekspedisi guna mengetahui seberapa besar persentase sentimen positif, dan negatif. Penelitian ini akan membandingkan antara model klasifikasi multinomial naïve bayes dan gaussian naïve bayes tanpa dan dengan menerapkan teknik balancing untuk mengatasi imbalance data. Hasil akurasi yang didapatkan pada metode multinomial naïve bayes tanpa menggunakan teknik balancing hasil akurasi sebesar 95%, sedangkan dengan random undersampling sebesar 95%, dan untuk random oversampling sebesar 97%. Pada metode gaussian naïve bayes tanpa menggunakan teknik balancing hasil akurasi sebesar 85%, sedangkan dengan random undersampling sebesar 80%, dan untuk random oversampling didapatkan hasil akurasi sebesar 93%.