<![CDATA[Virus Corona atau yang sering dikenal dengan Covid19 menjadi pandemi yang menyerang dunia saat ini, akibat dampak virus corona bukan saja berdampak pada kesehatan tapi juga sosial, budaya serta ekonomi. Pemerintah Indonesia memberlakukan peratutan New Normal dalam menjaga stabilisasi ekonomi dan juga menahan penyebaran virus. Hal ini menjadi perbincangan hangat di media sosial twitter banyak masyarakat yang beranggapan positif maupun negatif. tanggapan ini yang dijadikan dasar untuk melakukan penelitian sentimen. Penelitian Sentimen yang dilakukan adalah representasi dari text mining dan text processing menggunakan pembelajaran mesin dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes Classifier, tujuan analisis adalah untuk mengetahui apakah sentimen masyarakat terhadap kebijakan New Normal membuahkan hasil positif atau negatif, dan juga sebagai dasar pengukuran performa ekstrasi fitur TF-Idf dan N-gram pada machine learning menggunakan metode Naive Bayes dalam pengklasifikasian data tweet sentimen terhadap kebijakan New Normal. Hasil dari penelitian ini menghasilkan nilai dari pengujian akurasi penggunaan metode Naive Bayes dengan seleksi fitur TF-IDF mendapat total akurasi sebesar 81% dengan nilai Precission 78%, Recall 91% dan f1-Score 84%, sementara hasil tertinggi didapatkan dari penggunaan parameter algoritma Naive Bayes dan N-Gram jenis Trigram yaitu sebesar 84% dengan nilai Precission 84%, Recall 86%, dan f1-Score 85%. Algoritma Naive Bayes dengan penggunaan ekstrasi fitur N-Gram jenis trigram menunjukan performa yang cukup baik dalam proses pengklasifikasian data tweet masyarakat terhadap kebijakan pemerintah pada pemberlakuan sistem New Normal.]]>
Copyrights © 2021
