PENERAPAN NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN SOSIAL MEDIA - • Agustinus Marcello Soebiantoro (BIKARMA : Buletin Ilmiah Karya Mahasiswa, 2023)
Dalam era informasi digital, media sosial telah menjadi salah satu sumber data paling berharga untuk menganalisis sentimen dan pandangan publik. Studi ini mendokumentasikan penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen berdasarkan data dari platform media sosial. Kami mengidentifikasi pandangan positif, negatif, dan netral dalam konteks penelitian ini. 1. Pendahuluan Media sosial adalah platform yang kaya akan data dengan informasi yang berkembang pesat. Dalam konteks ini, metode Naïve Bayes menjadi alat yang efektif untuk menganalisis dan mengklasifikasikan sentimen dalam data media sosial. Studi ini memfokuskan pada analisis sentimen terhadap sebuah produk yang beredar di media sosial. 2. Metode Naïve Bayes Metode Naïve Bayes adalah algoritma klasifikasi yang mengandalkan teorema Bayes. Ini bekerja dengan menghitung probabilitas suatu instance (data) masuk ke dalam kelas tertentu berdasarkan fitur-fitur yang ada dalam instance tersebut. Metode ini memiliki keuntungan kinerja yang baik dan dapat digunakan dalam berbagai konteks analisis sentimen. 3. Studi Kasus: Analisis Sentimen Media Sosial Dalam studi kasus ini, kami mengumpulkan data dari platform media sosial yang mencakup ulasan dan komentar tentang produk tertentu. Langkah-langkah utama dalam penelitian ini adalah: 3.1. Pengumpulan Data Data diperoleh dengan mengumpulkan postingan dan komentar yang mencakup produk yang menjadi fokus penelitian. Data ini mencakup berbagai pendapat dan sentimen pengguna. 3.2. Preprocessing Data Data kemudian dipreproses, termasuk penghapusan tanda baca, tokenisasi teks, dan menghilangkan kata-kata umum (stop words). Data yang telah dibersihkan siap digunakan dalam analisis. 3.3. Pelatihan Model Naïve Bayes Kami melatih model Naïve Bayes menggunakan dataset yang telah dipreparasi. Model ini mempelajari pola sentimen yang muncul dalam data. 3.4. Analisis Sentimen Model yang dilatih digunakan untuk mengklasifikasikan sentimen dalam data media sosial menjadi tiga kategori: positif, negatif, dan netral. 4. Hasil dan Implikasi Hasil analisis sentimen disajikan dalam bentuk grafik dan statistik. Temuan-temuan ini dapat membantu pemilik produk untuk memahami bagaimana produk mereka diterima oleh masyarakat. Implikasi dari hasil analisis ini bisa digunakan untuk perbaikan produk, pemasaran, dan pengambilan keputusan yang lebih baik. 5. Kesimpulan Studi ini menggambarkan penerapan metode Naïve Bayes dalam analisis sentimen media sosial. Dalam era digital yang terus berkembang, metode ini memberikan alat yang efektif untuk memahami pandangan publik terhadap produk atau topik tertentu. Metode ini dapat membantu perusahaan dan pengambil keputusan untuk mengoptimalkan strategi mereka berdasarkan wawasan yang diberikan oleh analisis sentimen.