PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN BOY BAND BTS PADA MEDIA SOSIAL TWITTER
DOI:
https://doi.org/10.56127/jts.v2i2.791Keywords:
analysis, BTS, sentimentAbstract
BTS or Bangtan Sonyeondan is one of the vocal groups originating from South Korea, which is currently popular among Indonesian teenagers, resulting in many fans providing positive and negative comments through Twitter social media. The method used to determine whether these comments are positive or negative is by conducting sentiment analysis. The stages to perform data analysis are Preprocessing to clean the data, word weighting, labeling data into positive and negative classes, classification, and data visualization using pie charts. In this study, Naive Bayes and Support Vector Machine, were used for comparison, result of an accuracy score is 79% for Naive Bayes and 81% for Support Vector Machine. Among these two methods, Support Vector Machine achieved a higher accuracy score, and the sentiment analysis revealed that the comments obtained from Twitter users are predominantly positive.
References
Ahmad, A. Mengenal artificial intelligence, machine learning, neural network, dan deep learning. https://docplayer.info/62490785-Mengenal-artificialintelligence-machine-learning-neural-network-dan-deep-learning.html , 2017.
Aryanti, D. Analisis sentimen ibukota negara baru menggunakan metode naive bayes classifier. https://ejurnal.seminarid.com/index.php/josh/article/view/1944/1189 , 2022.
Azmi, H. T. Bts sebagai agensi besar industri k-pop dan relasinya dengan eksternal relations army indonesia. https://www.researchgate.net/publication/361340303 , 2022.
Cindie S. Feroza, D. M. Penggunaan media sosial instagram pada akun @yhoophii_official sebagai media komunikasi dengan pelanggan. https://journal.binadarma.ac.id/index.php/jurnalinovasi/article/view/1397 , 2020.
Delima Ayu Wulandari, Rd. Rohmat Saedudin, R. A. Analisis sentimen media sosial twitter terhadap reaksi masyarakat pada ruu cipta kerja menggunakan metode klasifikasi algoritma naive bayes. https://openlibrarypublications.telkomuniversity.ac.id/index.php/enginring/article/view/15883/15596 , 2021.
Deni Rusdiaman, D. R. Analisa sentimen terhadap tokoh publik menggunakan metode naive bayes classifier dan support vector machine. https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/13796 , 2019.
Deni Rusdiaman, D. R. Analisa sentimen terhadap tokoh publik menggunakan metode naive bayes classifier dan support vector machine. https://jurnal.unimed.ac.id/2012/index.php/cess/article/view/13796 , 2019.
Dwi Widiastuti, Isram Rasal, D. W. A. P. Sentiment analysis of product reviews data on tokopedia by comparing the performance of classification algorithms. https://garuda.kemdikbud.go.id/documents/detail/2903832 , 2022.
Dyah Auliya .A, Sri Subanti, E. Z. Implementasi text mining pada analisis sentimen pengguna twitter terhadap marketplace di indonesia menggunakan algoritma support vector machine. https://jurnal.uns.ac.id/ijas/article/view/44337 , 2020.
Effendi, Rina Noviana. Perancangan Web Aplikasi Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Metode Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner (VADER) Menggunakan PHP dan MySQL pada Pemerintah Kota Bekasi. Jurnal Ilmiah KOMPUTASI, Volume 20 No : 1, Maret 2021, p-ISSN 1412-9434/e-ISSN 2549-7227. https://ejournal.jak-stik.ac.id/index.php/komputasi/article/view/369 , 2021
Fermansah, D. Penggunaan metode traditional transformations data augmentation untuk peningkatan hasil akurasi pada model algoritma convolutional neural network (cnn) di klasifikasi gambar. http://repositori.unsil.ac.id/233 , 2019.
Frizka Fitriana, Ema Utami, H. A. F. Analisis sentimen opini terhadap vaksin covid-19 pada media sosial twitter menggunakan support vector machine dan naive bayes. https://journal.unimma.ac.id/index.php/komtika/article/view/5185/2479,2021.
Gare, O. B. Makalah pemrograman komputer sejarah perkembangan python. https://pdfcoffee.com/download/makalah-pemrograman-doc-pdffree.html, 2018.
Hakim, A. Klasifikasi sentimen terhadap bukalapak dengan menggunakan metode naÃve bayes classifier. https://repository.uin-suska.ac.id/14251/ , 2018.
Harun Sujadi, Sandi Fajar, C. R. Analisis sentimen pengguna media sosial twitter terhadap wabah covid-19 dengan metode naive bayes classifier dan support vector machine. https://ejournal.unma.ac.id/index.php/infotech/article/download/1883/1379 , 2022.
Hutama, D. Perbandingan analisis sentimen pendidikan di indonesia selama covid-19 pada media sosial twitter dengan metode naïve bayes, knn, dan svm. https://kc.umn.ac.id/15880/ , 2021.
Maulizon, O. S. Klasifikasi sentimen masyarakat terhadap rokok pada twitter menggunakan naÃve bayes classifier. https://repository.uin-suska.ac.id/16689 /,2018.
Muhammad N. Muttaqin, I. K. Analisis sentimen aplikasi gojek menggunakan support vector machine dan k nearest neighbor. http://lib.unnes.ac.id/50502/ /, 2021.
Nugroho, D. A. Promosi k-pop dalam media baru di amerika serikat. https://eprints.umm.ac.id/74317/ , 2021.
Purnomo, S. Opini wartawan terhadap faktor-faktor penghambat dalam peliputan berita studi pada wartawan sriwijaya post. http://repository.radenfatah.ac.id/4753 /, 2019.
