Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN)
Vol 8, No 2 (2022): Volume 8 No 2

Analisis Perbandingan Algoritma LSTM dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen

Auliya Rahman Isnain (Universitas Teknokrat Indonesia)
Heni Sulistiani (Universitas Teknokrat Indonesia)
Bagus Miftaq Hurohman (Universitas Teknokrat Indonesia)
Andi Nurkholis (Universitas Teknokrat Indonesia)
Styawati Styawati (Universitas Teknokrat Indonesia)



Article Info

Publish Date
11 Aug 2022

Abstract

New Normal merupakan sebuah sebutan bagi kebijakan pemerintah untuk mengizinkan masyarakatnya melakukan aktifitas seperti biasa di tengah pandemi Covid-19 yang sedang melanda dengan tetap memperhatikan protokol kesehatan. Kebijakan ini menimbulkan berbagai tanggapan dari masyarakat terutama di media sosial twitter. Untuk itu, diperlukan proses analisis sentimen untuk melakukan pemrosesan terhadap teks yang didapat dari twitter. Analisis sentimen adalah bentuk representasi dari text mining dan text processing. Pada penelitian ini melakukan perbandingan kinerja metode Long Short Therm Memory dengan Naïve Bayes terhadap analisis sentimen Kebijakan New Normal. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini yaitu metode  LSTM memiliki kinerja yang lebih baik bila dibandingkan dengan Naïve Bayes. Metode LSTM menghasilkan nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 83.33%. Sedangkan metode Naïve Bayes memiliki nilai akurasi, presisi dan recall sebesar 82%.

Copyrights © 2022






Journal Info

Abbrev

jepin

Publisher

Subject

Computer Science & IT Education

Description

Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika (JEPIN) merupakan peer reviewed journal di bidang informatika. Jurnal ini diterbitkan 3 bulan dalam setahun (April, Agustus, dan Desember) oleh Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura, ...