Analisis Sentimen Terhadap PERMENDIKBUD No.30 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes dan LSTM

Abstract

Penelitian Analisis Sentimen tanggapan masyarakat terhadap PERMENDIKBUD No. 30 di media sosial Twitter dapat menggunakan model Machine Learning dan Deep Learning. Penelitian ini menggunakan 2 metode yang diturunkan dari dua model yaitu metode Naïve Bayes dan metode Long Short-Term Memory. Pengumpulan data dengan cara crawling data menggunakan Twitter API yang menggunakan kata kunci berupa “permendikbud30” dan “Kekerasan seksual di kampus”. berisi "Negatif" dan "Positif" Namun, dataset yang telah diproses sebelumnya dikurangi menjadi 471 data. Setelah preprocessing dilakukan, selanjutnya dilakukan proses pembobotan dengan menggunakan metode TF-IDF dan dilanjutkan dengan metode perhitungan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode LSTM mendapatkan nilai performansi yang lebih tinggi yaitu nilai Accuracy sebesar 77%, Precision sebesar 84%, Recall sebesar 75%, dan F1-Score 80%. pengujian metode Naïve Bayes diperoleh hasil akurasi 76%, presisi 75%, nilai recall 75% dan F1-Score 75%.