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,
with Geo-Tagged Mobility Sample Data,= IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 20. 2019
Ortigosa, Alvaro, Jose M. Martin, and Rosa M. Carro. 2014.
and Its Application to E-Learning.= Computers in Human Behavior 31(1):527-41. doi: 10.1016/j.chb.2013.05.024.
Gunawan, Billy, Helen Sasty, Pratiwi #2, Enda Esyudha, and Pratama #3. 2018.
(Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika) Sistem Analisis Sentimen Pada Ulasan Produk
Menggunakan Metode Naive Bayes.= 4(2):17-29.
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.
