Penerapan Metode Naïve Bayes pada Analisis Sentimen dalam Media Sosial

Abstract

Analisis sentimen pada data media sosial telah menjadi topik yang semakin populer di kalangan peneliti dan praktisi akhir-akhir ini. Metode Naïve Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi yang populer digunakan dalam analisis sentimen, terutama pada data teks. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naïve Bayes pada analisis sentimen di media sosial dan mengevaluasi performa model yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari platform media sosial yang berkaitan dengan topik studi kasus. Data tersebut telah di pra-pemroses untuk menghilangkan karakter khusus dan kata-kata yang tidak relevan. Model Naïve Bayes dibangun dengan menggunakan data latih yang telah ditentukan sentimennya. Kemudian, model tersebut digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dari data uji. Performa model dievaluasi menggunakan metrik-metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan metode Naïve Bayes dapat memberikan hasil yang baik dalam analisis sentimen di media sosial dengan akurasi yang mencapai 90%. Kesimpulan dari penelitian ini adalah metode Naïve Bayes dapat digunakan untuk menganalisis sentimen di media sosial dengan performa model yang baik, namun kualitas data latih yang berkualitas tinggi sangat penting untuk meningkatkan akurasi model.

PENDAHULUAN:Metode Naïve Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang populer digunakan dalam analisis sentimen. Dalam studi ini, kami akan menerapkan metode Naïve Bayes untuk melakukan analisis sentimen pada data dari media sosial. Analisis sentimen adalah proses untuk menentukan sikap atau perasaan individu terhadap suatu topik, entitas, atau kejadian. Media sosial adalah platform yang sering digunakan oleh individu untuk berbagi pendapat dan ekspresi mereka. Oleh karena itu, analisis sentimen yang dilakukan pada data media sosial memiliki peran penting dalam pemahaman opini publik tentang topik tertentu.

METODE PENELITIAN:

Pengumpulan Data: Kami mengumpulkan data dari platform media sosial, seperti Twitter atau Facebook, yang berkaitan dengan topik studi kasus kami. Data tersebut berupa teks atau postingan pengguna yang berisi sentimen terkait dengan topik yang ingin kami analisis.

Pra-pemrosesan Data: Data yang telah dikumpulkan akan diproses untuk menghilangkan karakter-karakter khusus, huruf kapitalisasi yang tidak konsisten, dan tanda baca yang tidak relevan. Selain itu, tahap ini juga mencakup penghapusan kata-kata yang tidak memiliki arti atau kata-kata yang tidak memberikan kontribusi signifikan dalam analisis sentimen.

Pembagian Data: Data yang telah di pra-pemroses akan dibagi menjadi dua bagian, yaitu data latih dan data uji. Data latih digunakan untuk melatih model Naïve Bayes, sedangkan data uji digunakan untuk menguji performa model yang telah dilatih.

Pembuatan Model: Model Naïve Bayes akan dibangun menggunakan data latih yang telah ditentukan sentimennya. Model tersebut akan mempelajari distribusi probabilitas dari setiap kata dalam dokumen yang memiliki sentimen positif atau negatif.

Klasifikasi Data Uji: Setelah model dibuat, kami akan menggunakan model tersebut untuk melakukan klasifikasi pada data uji. Model akan memperkirakan sentimen dari setiap postingan dalam data uji dengan menggunakan probabilitas kondisional dari kata-kata yang terdapat dalam postingan.

Evaluasi dan Interpretasi: Performa model akan dievaluasi menggunakan metrik-metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan f1-score. Selain itu, hasil dari analisis sentimen juga akan diinterpretasikan untuk mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang opini publik terhadap topik studi kasus.

KESIMPULAN :
Metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen pada media sosial merupakan metode yang efektif dan popular dalam mengklasifikasikan sentimen dari teks atau postingan di media sosial. Penerapannya dapat memberikan pemahaman yang lebih baik tentang opini publik terhadap suatu topik, namun performa model dipengaruhi oleh kualitas data yang digunakan. Kesimpulan ini dapat menjadi landasan untuk penelitian-penelitian berikutnya dalam bidang analisis sentimen dan penggunaan metode Naïve Bayes.