Analisis Sentimen Pelaporan Masyarakat di Situs Media Centre Surabaya dengan Naïve Bayes Classifier

Abstract

Media center merupakan sebuah sistem pelayanan terintegrasi bagi masyarakat Surabaya. Melalui media center masyarakat dapat berpartisipasi memberikan opini atau melaporkan hal-hal yang terkait dengan pembangunan kota Surabaya. Informasi pelaporan masyarakat bisa negatif bisa positif untuk itu perlu dilakukan pengelompokan. Selama ini pengelompokan dilakukan secara manual. Hal ini membutuhkan waktu yang lama, untuk itu dibutuhkan metode pengelompokan yang lebih cepat dan akurat. Dengan menggunakan analisis sentimen dan Naïve Bayes Classifier (NBC) diperoleh pelaporan masyarakat Surabaya tahun 2020 memiliki pelaporan yang bersifat negatif 56,03% dan kelas kategori netral 16,22% serta kelas kategori positif 27,75%, dan hasil klasifikasi menghasilkan ketepatan klasifikasi yang cukup tinggi pada data testing dengan tingkat sensitifitas dan specifity yang ditunjukkan oleh G-Mean dan AUC sebesar 53,14% dan 55,12%.

CC Licencing

Authors who publish with this journal agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).