Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Maulana Arvyantomo
Universitas Pamulang
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen Masyarakat Indonesia terhadap Invasi Russia di Ukraina menggunakan Metode Naive Bayes pada Media Sosial Facebook Maulana Arvyantomo; Niki Ratama
LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan Vol. 1 No. 4 (2023): LOGIC : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan
Publisher : Shofanah Media Berkah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Invasi Rusia di Ukraina telah membuat media sosial ramai membicarakan hal tersebut terutama pada media sosial Facebook. Sehingga banyak opini - opini atau tanggapan masyarakat Indonesia yang mengomentari dengan lebih mendukung aksi yang dilakukan oleh Rusia dan ada juga yang lebih mendukung aksi yang dilakukan oleh Ukraina sehingga timbul komentar yang bersifat positif dan yang bersifat negatif. Masyarakat Indonesia juga ada yang menengahi atau berkomentar netral atas terjadinya invasi Rusia di Ukraina tersebut. Dalam penelitian ini, penulis akan melakukan analisis sentimen berdasarkan komentar yang membahas tentang invasi Rusia di Ukraina dengan menerapkan metode Naive Bayes untuk proses pengklasifikasian teks apakah termasuk kedalam sentimen positif, negatif maupun netral. Penulis menggunakan 10% dari dataset komentar untuk dijadikan sebagai data latih yang akan digunakan sebagai pembelajaran mesin. Kemudian data diklasifikasi oleh sistem dengan mencari nilai probabilitas tertinggi. Nilai yang lebih tinggi merupakan kelas baru dari data tersebut. Hasil penelitian berupa persentase dari banyaknya sentimen positif, negatif dan netral dari dataset komentar. Metode Naive Bayes terbukti dapat melakukan proses klasifikasi sentimen dengan hasil sebanyak 52% sentimen positif, 5% sentimen negatif dan 43% sentimen netral.
Co-Authors Niki Ratama