Skip to main content Skip to main navigation menu Skip to site footer
Articles
Published: 2019-12-31

Analisis Text Mining dari Cuitan Twitter Mengenai Infrastruktur di Indonesia dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes

Politeknik Statistika STIS
komputasi statistika informatika

Abstract

Pembangunan bertujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Pada masa pemerintahan Presiden Joko Widodo sangat gencar dilakukan pembangunan infrastruktur untuk mendukung pertumbuhan ekonomi dan peningkatan kesejahteraan masyarakat. Pembangunan infrastruktur ini tentu telah banyak memberikan dampak pada aktivitas masyarakat baik dari sisi positif maupun negatif.  Terlepas dari dampak yang dihasilkan, masyarakat kerap kali memberikan pendapat atau komentar terkait dengan pembangunan infrastruktur. Masyarakat menyampaikan aspirasinya terhadap pembangunan infrastruktur dan dampak apa yang dirasakannya melalui berbagai jejaring media sosial salah satunya adalah Twitter. Diperoleh hasil bahwa proporsi sentimen negatif lebih besar dibandingkan dengan sentimen positif. Selain itu, hasil pengklasifikasian dengan menggunakan metode Naïve Bayes diperoleh model yang paling baik pada model bandara dengan akurasi sebesar 82%, presisi sebesar 0,84 dan recall sebesar 0,48.

References

  1. Faradillah Nuke dkk. (2016). Eksperimen Sistem Klasifikasi Analisa Sentimen Twitter Pada Akun Resmi Pemerintah Kota Surabaya Berbasis Pembelajaran Mesin. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia.
  2. Grigg, N. Dan Fontane, D. G. 2000, Infrastructure System Management & Optimazation Internasional Civil Engineering Departement Diponegoro University.
  3. Mankiw, N. Gregory (2003). Teori Makroekonomi Edisi Kelima. Terjemahan. Jakarta: Penerbit Erlangga.
  4. Nasukawa, T. and Yi, J. (2003) Sentiment Analysis: Capturing Favorability Using Natural Language Processing. Proceedings of the 2nd International Conference on Knowledge Capture, Florida, 23-25 October 2003, 70-77.
  5. Niasita, A. F., Adikara, P. P., & Adinugroho, S. (2019). Analisis Sentimen Pembangunan Infrastruktur di Indonesia dengan Automatic Lexicon Word2Vec dan Naive Bayes. Jurnal Pengembangan Teknologi dan Informasi, 2673-2679.
  6. pengertian-infrastruktur. (n.d.). Retrieved from https://materibelajar.co.id.
  7. Pramana, S., Yuniarto, B., Mariyah, S., Santoso, I., & Nooraeni, R. (2018). Data Mining dengan R. Bogor: Inmedia.
  8. Wahid, D. H., & Azhari, S. N. (2016). Peringkasan Sentimen Esktraktif di Twitter Menggunakan Hybrid TF-IDF dan Cosine Similarity. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 10(2), 207-218.

How to Cite

W, B., Riski, I., Dwi, K., Nooraeni, R., Siahaan, T., & Dhea, Y. (2019). Analisis Text Mining dari Cuitan Twitter Mengenai Infrastruktur di Indonesia dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes. EIGEN MATHEMATICS JOURNAL, 1(2), 92–101. https://doi.org/10.29303/emj.v1i2.36