Klasifikasi sentimen pengguna twitter terhadap kebijakan pemerintah terkait covid-19 menggunakan metode naive bayes

INDONESIA :

Beberapa waktu belakangan ini dunia dikejutkan dengan pandemi luar biasa hebat yang telah melanda banyak negara di dunia yaitu Covid-19 (Coronavirus Disease ’19). Hal tersebut memaksa pemerintah di dunia untuk mengeluarkan beberapa kebijakan darurat terkait Covid-19 guna menekan angka persebaran virus mematikan ini. Respon yang disampaikan publik terkait kebijakan tersebut bermacam-macam, ada yang menanggapi dengan positif dan ada yang menanggapi dengan negatif. Di masa sekarang terdapat banyak sekali cara untuk mengamati respon dari masyarakat mengenai hal tersebut. Salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan mengamati statistik yang terekam di media sosial. Banyaknya sentimen yang mereka sampaikan melalui media sosial dapat dijadikan sebagai sebuah informasi penting untuk diteliti menggunakan sentimen analisis. Salah satu metode yang sering digunakan dalam analisis sentimen ini adalah metode Naïve Bayes. Terdapat beberapa tipe dari Naïve Bayes, pada penelitian ini digunakan tipe Gaussian Naïve Bayes. Hal ini dapat diamati pada penggunaan 2 parameter utama yang merupakan ciri utama dari Gaussian Naïve Bayes, yaitu mean (µ) dan varians (σ) yang digunakan untuk perhitungan data bersifat kontinu pada dua kelas yang berbeda. Oleh sebab itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui respon masyarakat terkait kebijakan yang diterapkan sekaligus mengetahui tingkat akurasi metode Gaussian Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan sentimen pada media sosial. Penelitian tentang proses pengklasifkasian tweets menggunakan metode Gaussian Naïve Bayes ini menghasilkan kinerja sistem terbaik pada penggunaan fitur sebesar 70% dengan nilai accuracy sebesar 70,6%, precision sebesar 74,11%, recall sebesar 66,98%, dan nilai f-measure sebesar 70,37%. Berdasarkan nilai akurasi pengujian tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode Gaussian Naïve Bayes dapat diimplementasikan dalam sistem klasifikasi sentimen.

ENGLISH :

Recently, the world has been shocked by a great pandemic that has hit many countries. It is Covid-19 (Coronavirus Disease '19) pandemic. It has forced governments worldwide to issue several emergency policies related to Covid-19 to reduce the spread of this deadly virus. The public's responses to this policy varied. Some responded positively, and others negatively. Currently, there are many ways to observe the public's response regarding this matter. One way to do this is to observe the statistics on social media. The number of sentiments they convey through social media can be used as vital information to be examined using sentiment analysis. One method that is often used in sentiment analysis is the Naïve Bayes method. There are several types of Naïve Bayes, in this study the Gaussian Naïve Bayes type was used. This can be observed in the use of 2 main parameters which are the main characteristics of Gaussian Naïve Bayes, namely the mean (µ) and variance (σ) which are used for calculating data that are continuous in two different classes. Therefore this research aims to determine the public's response to the policies implemented and the accuracy of the Naïve Bayes Classifier method in classifying sentiments on social media. Research on classifying tweets using the Gaussian Naïve Bayes method produces the best system performance on feature usage of 70% with an accuracy value of 70.6%, a precision of 74.11%, a recall of 66.98%, and an f-measure value of 70.37%. Based on the test accuracy value, it can be concluded that using the Naïve Bayes method can be implemented in a sentiment classification system.

ARABIAN :

في الآونة الأخيرة ، صدم العالم بالوباء الاستثنائي الذي ضرب العديد من دول العالم، وبالتحديد الكوفيد-١٩ (مرض فيروس كورونا ١٩). وقد أجبر هذا الحكومات في العالم على إصدار سياسات الطوارئ المتعلقة بها للحد من انتشار هذا الفيروس القاتل. الردود المقدمة من الجمهور فيما يتعلق بالسياسة مختلفة، بعضها يستجيب بشكل إيجابي والبعض الآخر يستجيب سلبا. اليوم هناك عدة الطرق لمراقبة استجابة الجمهور حول هذا الموضوع. نستطيع مراقبة الإحصائيات المسجلة على وسائل التواصل الاجتماعي. ويمكن أن نستخدم مقدار المشاعر التي ينقلونها عبر وسائل التواصل الاجتماعي كجزء مهم من المعلومات التي يجب البحث عنها باستخدام تحليل المشاعر. إحدى الطرق المستخدمة غالبا في تحليل المشاعر هذا هي طريقة بايز الساذج. لذلك يهدف هذا البحث إلى معرفة استجابة الجمهور للسياسات المطبقة وكذلك معرفة مستوى دقة مصنف بايز الساذج في تصنيف المشاعر على وسائل التواصل الاجتماعي. نتج عن هذا البحث حول عملية تصنيف التغريدات باستخدام طريقة بايز الساذج Gaussian Naïve Bayes أفضل أداء للنظام في استخدام الميزات بنسبة ٧٠% بقيمة دقة ٧٠.٦%، وضبط ٧٤.١١%، واسترجاع ٦٦.٩٨%، وقيمة قياس ف ٧٠.٣٧%. بناء على قيمة دقة هذه الاختبارات، يمكن الاستنتاج أن استخدام طريقة بايز الساذج يمكن تنفيذه في نظام تصنيف المشاعر.