<![CDATA[Inflasi yang terjadi di seluruh dunia termasuk negara Indonesia mengakibatkan masalah bagi masyarakat maupun negara, terjadinya ketidakstabilan ekonomi negara dan meningkatnya pengangguran dikarenakan banyaknya pengurangan karyawan kerja, selain itu dengan kelangkaan minyak terutama bahan bakar kendaraan salah satu faktor yang mendorong kenaikan inflasi sehingga mengakibatkan harga-harga barang dan sandang mengalami kenaikan yang signifikan, dari persoalan tersebut menimbulkan opini-opini masyarakat pada jejaring sosial khususnya twitter dari timbulnya masalah inflasi. Maka dibuatkan sistem untuk melakukan analisis sentimen dari masalah kondisi Inflasi Indonesia. Proses sistem memerlukan data tweet dengan jumlah 1725 tweet hasil dari proses crawling data twitter menggunakan bantuan library python yaitu tweepy pada masing-masing kata kunci inflasi. Algoritma naïve bayes clasiffier dengan model multinomialnb sebagai metode untuk melakukan klasifikasi. Hasil klasifikasi dari search key inflasi indonesia mengandung beberapa kelas yaitu positif, negatif dan netral. Proses penelitian diuji menggunakan beberapa skenario pembagian data yaitu 90:10, 80:20, 70:30, untuk tingkat akurasi terbaik dihasilkan menggunakan skenario 90% data train dan 10% data test mendapatkan hasil akurasi 75,5%, precision 75%, f1-score 75% dan recall 74%.]]>
Copyrights © 2023
