Klasifikasi sentimen opini masyarakat terhadap vaksinasi nasional menggunakan metode naive bayes

INDONESIA:

Pesatnya perkembangan teknologi informasi memudahkan masyarakat Indonesia dalam mengakses informasi, salah satunya melalui internet. Twitter salah satu platform yang sering digunakan untuk menyampaikan informasi atau menuliskan opini. Masyarakat Indonesia sering menggunakan Twitter untuk menuliskan opini pribadi tentang kebijakan pemerintahan Indonesia. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan sentiment opini masyarakat Indonesia terhadap kebijakan pemerintah tentang vaksinasi nasional melalui tweet opini masyarakat di Twitter, dengan menggunakan metode Naive Bayes. Input / masukan sistem berupa tweet yang memiliki tagar (#)VaksinasiNasional yang berbahasa Indonesia, sedangkan Output / keluaran sistem berupa hasil klasifikasi sentimen positif dan negatif. Hasil uji coba penggunaan metode Naïve Bayes dalam mengklasifikasi opini masyarakat didapatkan hasil terbaik dengan penggunaan fitur sebanyak 80% dan 90%, nilai akurasi 80,70%, dan penggunaan fitur sebanyak 90%, nilai presisi 78,35% dan nilai recall 97,23%.

ENGLISH:

The rapid development of information technology makes it easier for the Indonesian people to access information, one of which is by the internet. Twitter became a platform that is often used to deliver information or write opinions. Indonesian often use Twitter to write personal opinions about Indonesian government policies. This study aims to classify the opinion sentiment of the Indonesian people towards the government's policy on national vaccination through public opinion tweets on Twitter, using the Naïve Bayes method. The input of the system is in the form of tweets that have the hashtag of (#)VaksinasiNasional in Indonesian, while the output of the system is in the form of classification results refer to positive and negative sentiments. The test results by using Naïve Bayes method in classifying public opinion obtained the best results 80,70% accuracy value with the use of 60% features, 78,03% precision value and 95,77% recall value with the use of 60% until 80% features.

ARABIC:

إن التطور السريع لتكنولوجيا المعلومات يسهل على الإندونيسيين الوصول إلى المعلومات، أحدها عبر الإنترنت. تويتر هو أحد المنصات التي تستخدم غالبا لنقل المعلومات أو كتابة الآراء. غالبا ما يستخدم الإندونيسيون تويتر لكتابة آراء شخصية حول سياسات الحكومة الإندونيسية. يهدف هذا البحث إلى تصنيف مشاعر آراء الشعب الإندونيسي تجاه سياسة الحكومة بشأن التطعيم الوطني من خلال تغريدات الرأي العام على تويتر باستخدام المصنف البايزي الساذج (Naïve Bayes). يتم إدخال أو مدخلات النظام في شكل تغريدات تحتوي على علامة التصنيف (#) VaksinasiNasional باللغة الإندونيسية، بينما يكون إخراج / مخرجات النظام في شكل نتائج تصنيف المشاعر الإيجابية والسلبية. وحصلت نتائج تجربة استخدام المصنف البايزي الساذج في تصنيف الرأي العام على أفضل النتائج باستخدام ميزات تصل إلى ٦٠ %، وقيمة الدقة ٨٠.٧٠ %، واستخدام ميزة تصل إلى ٦٠ %، وقيمة الدقة ٧٨.٣٠ % وقيمة الاسترجاع ٩٥.٧٧ %.