Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Satu Sehat Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine

  • Rasiban R
  • Riyadi S
N/ACitations
Citations of this article
33Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Berdasarkan pencarian di media sosial Twitter, Peneliti mengidentifikasi beberapa masalah yang sering disorot oleh masyarakat terkait Isu Stadion Jakarta Internasional Stadium (JIS) Belum berstandar FIFA. Isu ini dilontarkan pertama kali oleh Hunter Jagal, Postingan akun media sosial twitter @hunterjagar3 dengan Konten Tweet “Kaesang pengarep berkomentar terkait pssi yang menyebut Jakarta Internasional Stadium belum berstandar FIFA. Maka Peneliti melakukan Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Stadion Jakarta Internasional Stadium (Jis) Pada Twitter Dengan Perbandingan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine.Hasil akhir dari Perbandingan dengan dua metode pengujian ini, yaitu hasil prediksi Sentimen Masyakarat Terhadap Isu Stadion Jakarta Internasional stadium belum berstandar FIFA berdasarkan data yang didapat dari Twitter dan diimplementasikan dengan metode Naive Bayes menunjukkan nilai akurasi sebesari 99.57%. Dari 940 data uji, terprediksi sebesar 892 data sebagai Prediksi Sentimen Negatif dan 48 data sebagai Sentimen Positif dan Metode Support Vector Machine menunjukkan nilai akurasi sebesari 99.68%. Dari 940 data uji, terprediksi sebesar 894 data sebagai Sentimen Negatif dan 46 data sebagai Sentimen Positif.

Cite

CITATION STYLE

APA

Rasiban, R., & Riyadi, S. (2024). Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Satu Sehat Pada Twitter Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dan Support Vector Machine. Jurnal Sains Dan Teknologi, 5(3), 801–809. https://doi.org/10.55338/saintek.v5i3.2790

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free