NURMAWATI, PUJI and Supriyati, Endang and Listyorini, Tri (0202) Analisis Sentimen Terhadap Penggemar K-Pop di Media Sosial Twitter menggunakan Naive Bayes (Studi Kasus Penggemar Grup BTS). JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology), 4 (2). pp. 86-89. ISSN 2549-869X

Preview	Text (Peer Review) 04 Analisis Sentimen Terhadap Penggemar K-Pop di Media Sosial Twitter menggunakan Naive Bayes (Studi Kasus Penggemar Grup BTS) Peer Review Peer Review.pdf - Published Version Download (442kB) | Preview
Preview	Text (Turnitin) 04 Analisis Sentimen Terhadap Penggemar K-Pop di Media Sosial Twitter menggunakan Naive Bayes (Studi Kasus Penggemar Grup BTS) Turnitin.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstrak

Perkembangan Twitter sebagai platform yang digandrungi masyarakat terbukti dengan data Statista [1] yang menunjukkan bahwa Indonesia peringkat tujuh di dunia dengan banyak pengguna mencapai 13.2 juta. Banyak pengguna mengutarakan pendapat di dalam Twitter. Termasuk juga dengan ujaran kebencian hingga perundungan. Menjadikan penggemar BTS atau yang biasa disebut Army sebagai objek analisis karena grup BTS yang telah mendunia ini memiliki pengikut yang cukup banyak di Twitter yakni 31 juta pengikut. Karena hal ini maka analisis sentimen dilakukan Kesulitan dalam melakukan analisis data yang begitu banyak dari Twitter jika dilakukan dengan cara manual, maka dari itu komputerisasi dibutuhkan. Menggunakan sebuah program yang dibuat dengan bahasa pemograman Python analisis dapat dilakukan lebih efektif dan efisien. Dari analisis yang dilakukan menggunakan klasifikasi algoritma Naïve Bayes terdapat polaritas sentimen negatif sebanyak 34,2%, netral 58,5%, dan positif 7,3%. Dari 1000 data yang diambil sesuai hasil polaritas tweet yang bernilai negatif sesuai hasil polaritas sebanyak 342. Dengan tingkat akurasi sebesar 75%. Dari penelitian ini diharapkan dapat membantu dalam proses analisis sentimen dan sesuai dalam mengatasi masalah yang ada.

Item Type:	Article
Kata Kunci:	Analisis Sentimen; Army; Twitter; Python; Naïve Bayes
Subjects:	Teknologi > T1 Teknologi (Umum) > Teknologi Informasi Teknologi > T1 Teknologi (Umum)
Program Studi:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	mrs Tri Listyorini
Date Deposited:	23 Aug 2021 21:24
Last Modified:	23 Aug 2021 21:24
URI:	http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/14740

Actions (login required)

View Item