Analisis Sentimen Pada Media Sosial Menggunakan Teknik Natural Language Processing
DOI:
https://doi.org/10.47701/qgcey104Keywords:
Analisis Sentimen, Natural Language Processing (NLP), Media SosialAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen pada data media sosial menggunakan teknik Natural Language Processing (NLP). Masalah yang dihadapi adalah bagaimana mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral dari sejumlah besar data yang diambil dari media sosial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan gambaran umum tentang persepsi publik terhadap isu tertentu melalui media sosial. Metode yang digunakan melibatkan pengumpulan data, preprocessing, dan analisis menggunakan algoritma NLP.
References
[1] Herman Lawelai, Anwar Sadat, Ansar Suherman (2022). Demokrasi dan Kebebasan Berpendapat di Media Sosial: Analisis Sentimen di Twitter.
[2] Arianti Primadhani Tirtopangarsa, Warih Maharani (2021). Sentiment Analysis of Depression Detection on Twitter Social Media Users Using the K-Nearest Neighbor Method.
[3] Akhmad Muzaki, Arita Witanti (2021). Sentiment Analysis of the Community in the Twitter to the 2020 Election in Pandemic COVID-19 by Method Naive Bayes Classifier.
[4] Jaka Aulia Pratama, Yadi Suprijadi, Zulhanif Zulhanif (2017). The Analisis Sentimen Sosial Media Twitter Dengan Algoritma Machine Learning Menggunakan Software R.
[5] Muhammad Ariel Djamaludin, Agung Triayudi, Eri Mardiani (2022). Analisis Sentimen Tweet KRI Nanggala 402 di Twitter menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier.
[6] Rahmat Hidayat, Budi Santoso (2020). Implementasi Algoritma SVM untuk Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter terkait Pilpres 2019.
[7] Fitriani, Budi Setiawan (2019). Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Kebijakan Pendidikan di Indonesia dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine.
[8] Siti Zubaidah, Fauzi Rachman (2018). Klasifikasi Sentimen Opini Masyarakat Mengenai Transportasi Online di Twitter menggunakan Metode K-Nearest Neighbor.
[9] Dian Anggraini, Rahman Nurhadi (2021). Analisis Sentimen Pengguna Media Sosial Twitter terhadap Isu Lingkungan Hidup menggunakan Algoritma Naïve Bayes.
[10] Eka Priyanto, Mega Suryani (2019). Analisis Sentimen pada Media Sosial Twitter terhadap Film Indonesia menggunakan Metode Decision Tree.
[11] Nurul Hikmah, Agus Wibowo (2022). Penggunaan Metode Random Forest untuk Analisis Sentimen Terhadap Pelayanan Kesehatan di Twitter.
[12] Rizky Ananda, Farid Setiawan (2021). Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Vaksin COVID-19 Menggunakan Algoritma Logistic Regression.
[13] Yulianti, Erwin Setiawan (2020). Analisis Sentimen Publik terhadap Kebijakan PSBB di Jakarta Menggunakan Metode Naïve Bayes.
[14] Anton Prasetyo, Dwi Handoko (2021). Analisis Sentimen Netizen terhadap Pilkada 2020 di Twitter Menggunakan Metode SVM.
[15] Tri Wahyuni, Indra Kusuma (2018). Sentiment Analysis on Customer Reviews of E-commerce Websites Using Text Mining and Machine Learning Techniques.
