Analisis Sentimen Isu Perselingkuhan pada Postingan Autobase Twitter @tanyarlfes Menggunakan Metode Naïve Bayes

Nailufar Farha Afifah, Apriade Voutama

Abstract


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%

Full Text:

PDF

References


Almufqi, F. M., & Voutama, A. (2023). Perbandingan Metode Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Akademik Siswa. Jurnal Teknika, 15(1), 61–66. https://doi.org/10.30736/jt.v15i1.929

Andriansyah, M. F., Yusup, D., & Voutama, A. (2021). Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Website Web-Based Expert System of COVID-19 Early Detection using Naive Bayes Methode. Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS), 4(2). https://doi.org/10.31539/intecoms.v4i2.3291

Ardras, D. W., & Voutama, A. (2023). Analisis Sentimen Anti LGBT di Indonesia melalui Media Sosial Twitter. Jurnal Teknika, 15(1),23–28. https://doi.org/10.30736/jt.v15i1.926

Deolika, A., & Taufiq Luthfi, E. (2019). Analisis Pembobotan Kata pada Klasifikasi Text Mining. Jurnal Teknologi Informasi, 3(2). https://doi.org/10.36294/jurti.v3i2.1077

Duei Putri, D., Nama, G. F., & Sulistiono, W. E. (2022). Analisis Sentimen Kinerja Dewan Perwakilan Rakyat (DPR) Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Jurnal Informatika Dan Teknik Elektro Terapan, 10(1). https://doi.org/10.23960/jitet.v10i1.2262

Mas Pintoko, B., & Muslim, K. (2018). Analisis Sentimen Jasa Transportasi Online pada Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. EProceedings of Engineering, 5(3). https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/engineering/article/view/7447

Musu, W., Ibrahim, A., & Heriadi. (2021). Pengaruh Komposisi Data Training dan Testing terhadap Akurasi Algoritma C4.5. SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi, 10(1), 186–195. https://www.ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/article/view/802

Nahjan, M. R., Heryana, N., & Voutama, A. (2023). Implemantasi Rapidminer dengan Metode Clustering K-MEANS untuk Analisa Penjualan pada Toko OJ Cell.In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 1). https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6094

Natalia Wahyu Kristian, & Nuzuli Ahmad Khairul. (2022). Konstruksi Pemberitaan Kasus Perselingkuhan Nissa Sabyan dan Ayus Sabyan di Tribunnews.com. Jurnal Interaksi : Jurnal Ilmu Komunikasi. https://doi.org/10.30596/interaksi.v6i2.9365

Riauan, M. Ar. I., & Salsabila, Z. F. (2022). Virtual Communication Pattern Of Twitter Autobase Management (Study Of Sharing Real Life Things Media On @bertanyarl Account). Jurnal Komunikasi, 14(1), 192. https://doi.org/10.24912/jk.v14i1.16118

Syafitri Nanda K, Rullyana G, & Ardiansah. (2020). autobase@ collegemenfess, A Twitter Account Used as Information Retrieval Tool. Khizanah Al-Hikmah: Jurnal Ilmu Perpustakaan, Informasi, Dan Kearsipan, 8(2), 161–172. /https://doi.org/10.24252/kah.v8i2a6

Tesalonika, A., Beloved Purba, D., Kusumawati, R. Y. E., Psikologi, F., & Wacana, K. S. (2019). Hubungan antar Kecerdasan Emosi dengan Forgiveness pada Remaj yang Putus Cinta Akibat Perselingkuhan. Jurnal Psikologi Konseling, 10(1). https://doi.org/10.24114/konseling.v14i1.13729

Yulian, E. (2018). Text Mining dengan K-Means Clustering pada Tema LGBT dalam Arsip Tweet Masyarakat Kota Bandung. Jurnal Matematika “MANTIK,” 4(1), 53–58. https://doi.org/10.15642/mantik.2018.4.1.53-58




DOI: https://doi.org/10.31294/bi.v11i1.16396

DOI (PDF): https://doi.org/10.31294/bi.v11i1.16396.g6042

ISSN: 2338-9761

Dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License