Analisis sentimen mengenai kebijakan kartu prakerja menggunakan metode Naive Bayes

ABSTRAK:

Peluncuran kartu prakerja yang diklaim untuk meningkatkan kondisi perekonomian dengan cara mengembangkan kompetensi tenaga kerja, menuai berbagai pro dan kontra dari masyarakat. pembahasan seputar sistem seleksi, konten pelatihan, hingga besaran anggaran memunculkan beragam reaksi. pendapat dapat dibagi menjadi dua kelompok, yaitu sentimen positif dan sentimen negatif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Naive Bayes dalam proses analisis sentimen terhadap kebijakan kartu prakerja. Data yang digunakan terdiri dari 2200 komentar instagram para akun @prakerja.co.id from 26 agustus hingga 9 desember 2022. Proses analisis sentimen dilakukan menggunakan metode Naive Bayes, karena metode ini memiliki karakteristik yang cepat dan akurasi yang tinggi ketika diaplikasikan dalam dataset yang besar dan beragam. Selain itu, dibandingkan dengan metode klasifikasi yang lain, metode Naive Bayes merupakan metode yang relatif sederhana dan hanya membutuhkan jumlah training data yang kecil. Validasi model dilakukan menggunakan teknik K-fold Cross Validation dengan nilai k = 5, 10, 15, dan 20 pada model yang menggunakan teknik Laplacian Correction dan model yang tidak menggunakan teknik Laplacian Correction. Dari hasil analisis menunjukkan bahwa dari total 2200 komentar, sebanyak 1132 merupakan sentimen negatif dan 1068 merupakan sentimen positif. Hasil uji coba performa sistem menunjukkan nilai akurasi, presisi, recall, dan f-measure berturut-turut 90%, 91%, 88%, dan 89%. Hasil klasifikasi menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki performa yang baik dalam klasifikasi opini. Metode ini dapat digunakan untuk memahami analisis sentimen serupa di masa depan. Dalam kasus Kartu prakerja, temuan ini dapat menjadi masukan bagi para pemangku kepentingan untuk untuk memperbaiki program di masa depan.

ABSTRACT:

The launch of the pre-employment card, which is claimed to improve economicconditions by developing the competence of the workforce, has drawn various pros andcons from the community. discussions about the selection system, training content, to theamount of the budget have led to various reactions. opinions can be divided into twogroups, namely positive sentiment and negative sentiment. This research aims to implementThe Naive Bayes method in the sentiment analysis process of the pre-employment cardpolicy. The data used consists of 2200 instagram comments on the @prakerja.co.id accountfrom August 26 to December 9, 2022. The sentiment analysis process is carried out usingThe Naive Bayes method, because this method has fast characteristics and high accuracywhen applied in large and diverse datasets. In addition, compared to other classificationmethods, The Naive Bayes method is relatively simple and only requires a small amountof training data. Model validation was conducted using The K-fold Cross Validationtechnique with k = 5, 10, 15, and 20 values on models that use Laplacian Correctiontechniques and models that do not use Laplacian Correction techniques. The analysis showsthat out of a total of 2200 comments, 1132 are negative sentiments and 1068 are positivesentiments. The system performance test results show the accuracy, precision, recall, andf-measure values of 90%, 91%, 88%, and 89%, respectively. The classification results showthat The Naive Bayes method has good performance in opinion classification. This methodcan be used to understand similar sentiment analysis in the future. In the case of the Pre-Employment Card, these findings can be an input for stakeholders to improve the programin the future

مستخلص البحث:

طالق بطاقة العمل املزعومة لتحسني احلالة االقتصادية عن طريق تطوير كفاءة القوى العاملة قد أاثر خمتلف اآلراء املؤيدةواملعارضة منقبل اجملتمع. تناول املناقشات حول نظام االختيار، وحمتوى التدريب، وحجم امليزانية جمموعة متنوعة من الردود. ميكنتقسيم اآلراء إىل جمموعتني، ومها املشاعر اإلجيابية واملشاعر السلبية. يهدف هذا البحث إىل تنفيذ طريقة البايز الساذج يف عملية حتليلاملشاعر جتاه سياسةبطاقة العمل. تتكون البياانت املستخدمة من2200تعليق على حساابت إنستجرام@prakerja.go.idمن26أغسطس إىل9ديسمرب2022. يتم إجراءعملية حتليل املشاعر ابستخدام طريقة البايز الساذج، ألن هذه الطريقة هلا خصائصسريعة ودقة عالية عند تطبيقها على جمموعة بياانت كبية ومتنوعة. ابإلضافة إىل ذلك، مقارنة بطرق التصنيف األخرى، فإن طريقةكمية صغية من البايز الساذج هي طريقة بسيطة نسبيًا وتتطلب فقطبياانت التدريب. يتم تنفيذ حتقق النموذج ابستخدام تقنية الصليباملتعدد الطبقات مع قيمة5و10و15و20يف النموذج الذي يستخدم تقنية تصحيح البالسيان والنموذجالذي ال يستخدمتقنية تصحيح البالسيان. تشي نتائج التحليل إىل أنه من أصل2200تعليق، يوجد1132ًتعليقا سلبيًا و1068تعليقًا إجيابيًا.تظهر نتائج اختبار أداء النظامقيمة دقة ودقة واسرتجاع وقياسfعلى التوايل90٪و91٪و88٪و89٪. تشي نتائج التصنيفإىل أن طريقة البايز الساذج لديها أداء جيد يف تصنيف اآلراء. ميكن استخدام هذه الطريقة لفهم حتليلاملشاعر املماثلة يف املستقبل.يف حالة بطاقة العمل، ميكن أن تكون هذه النتائج مدخال ً ألصحاب املصلحة لتحسني الربانمج يف املستقبل.