Analisis Sentimen Komentar Berdasarkan Geo Tagged Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Abstract
Perkembangan teknologi dan media sosial kini pesat, khususnya Instagram. Banyak tokoh seperti presiden, menteri, artis, dan masyarakat umum menggunakan platform ini. Di Instagram, pengguna dapat berbagi gambar, video, pesan, dan menandai lokasi. Setiap postingan memiliki kolom komentar dengan beragam tanggapan, baik positif maupun negatif. Sentimen ini penting dalam menilai daya tarik objek wisata untuk masyarakat. Machine learning saat ini mampu otomatis mengklasifikasikan komentar sebagai positif atau negatif. Algoritma yang dipakai adalah Naïve Bayes, yang menggunakan probabilitas sederhana. Caranya, masukkan komentar, lalu gunakan Naive Bayes untuk kategorisasi dan menampilkan hasil sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk menilai persentase komentar terhadap objek wisata dalam kategori positif dan negatif. Model sistem ini menggunakan rasio data latih dan tes terbaik, yaitu 80% dan 20%. Pengujian sistem dengan model tersebut menghasilkan presisi 87.72%, recall 89.27%, f1-score 87.60%, dan akurasi 87.72%. Hasil klasifikasi ini diharapkan menjadi panduan bagi masyarakat dalam kunjungan wisata.
Kata Kunci — Instagram, Komentar Sentimen, Naïve Bayes, TF-IDF
References
Supratman, L. P.
Komunikasi, vol. 15. 2018
Lin J-Y, Wen S-M, Hirota M, Araki T, Ishikawa H.
Discovery Based on Geo-Tagged Photographs,= Machine Learning and Knowledge Extraction. 2020
Kim, Dongeun, Youngok Kang, Yerim Park, Nayeon Kim, and Juyoon Lee. 2020.
Networks.= Spatial Information Research 28(2):241- 55. doi: 10.1007/s41324-019-00285-x.
M. Parsafard, G. Chi, X. Qu, X. Li, and H. Wang,
Ortigosa, Alvaro, Jose M. Martin, and Rosa M. Carro. 2014.
Gunawan, Billy, Helen Sasty, Pratiwi #2, Enda Esyudha, and Pratama #3. 2018.
Feldman, Ronen, and James Sanger. 2007.The Text Mining Handbook_: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press.
Riyani, Ade, Muhammad Zidny Naf9an #2, and Auliya Burhanuddin. 2019. Penerapan Cosine Similarity Dan Pembobotan TF-IDF Untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen. Vol. 2.
C. D. Manning, P. Raghavan, dan H. Schutze, An Introduction to Information Retrieval.
Cambridge University Press, 2009.
