Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Terhadap Tragedi Kanjuruhan

Virgelius Hendrawan Taralandu(1*),Magdalena A. Ineke Pakereng(2)
(1) Universitas Kristen Satya Wacana
(2) Universitas Kristen Satya Wacana
(*) Corresponding Author
DOI : 10.35889/jutisi.v12i1.1206

Abstract

This study aims to analyze public sentiment towards the Kanjuruhan tragedy using the Naive Bayes method. Naive Bayes is a machine learning method that can classify large amounts of data and can automatically label sentiment data from test data or training data based on data models that have been studied by Naive Bayes itself. With this machine learning has obtained results from its own learning. Based on the visualization results, the evaluation values obtained were: Negative prediction (sentiment) = 1,404 while Positive prediction = 1,129, with an accuracy evaluation of 98.20%. For this reason, it can be concluded that from this tweet, more Twitter users have negative sentiments about the Kanjuruhan tragedy. The number of negative sentiments related to this tragedy can be used as a benchmark or reference for those in charge of these activities to be able to find out the public's opinion on the activities that have been held, so that it becomes a lesson in the future in organizing similar activities.

Keywords: Public Sentiment; Twitter Media; Naive Bayes; Visualization

 

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap tragedi Kanjuruhan menggunakan metode Naive bayes. Naive bayes adalah metode pembelajaran mesin (machine learning) yang dapat melakukan klasifikasi dalam jumlah data yang besar dan dapat melakukan labelling otomatis pada sebuah data sentimen dari data uji atau data training berdasarkan model data yang sudah dipelajari oleh Naive bayes itu sendiri. Dengan ini machine learning telah memperoleh hasil dari pembelajaran nya sendiri. Berdasarkan hasil visualisasi nilai evaluasi yang diperoleh adalah: prediction (sentimen) Negatif= 1.404 sedangkan predicition (sentimen) Positif= 1.129, dengan hasil evalusasi accuracy mencapai 98.20%. Untuk itu dapat disimpulkan bahwa dari tweet ini lebih banyak pengguna twitter yang bersentimen negatif terhadap tragedi Kanjuruhan. Banyaknya sentimen negatif terkait tragedi ini dapat dijadikan sebagai tolok ukur atau acuan bagi penanggung jawab kegiatan tersebut untuk dapat mengetahui pendapat masyarakat terhadap kegiatan yang telah diselenggarakan, agar menjadi pembelajaran di masa mendatang dalam menyelenggarakan kegiatan yang serupa.

Keywords


Sentimen Masyarakat; Media Twitter; Naive Bayes; Visualisasi

References


-


The PDF file you selected should load here if your Web browser has a PDF reader plug-in installed (for example, a recent version of Adobe Acrobat Reader).

If you would like more information about how to print, save, and work with PDFs, Highwire Press provides a helpful Frequently Asked Questions about PDFs.

Alternatively, you can download the PDF file directly to your computer, from where it can be opened using a PDF reader. To download the PDF, click the Download link above.

Fullscreen Fullscreen Off

Full Text: PDF

How To Cite This :

Refbacks

  • There are currently no refbacks.