Detail Cantuman

Wabah virus korona yang biasa disebut dengan COVID -19 ditetapkan
secara resmi sebagai pandemi global oleh World Health Organization (WHO) pada
tanggal 11 Maret 2020. Informasi yang sedang menjadi perbincangan utama akhirakhir ini berasal dari masyarakat dunia yang sedang di gemparkan dengan adanya
pandemi covid-19 Varian baru yaitu Omicron. Pada penelitian ini penulis
menggunakan metode Na?ve Bayes dan Support vector machine dalam menganalisa
label sentimen positif, negatif dan netral pada opini masyarakat tentang covid-19
varian baru yaitu omicron di Twitter. Jumlah dataset setelah prepocessing
sebanyak 3.830 data. Data hampir seimbang dengan label sentimen positif
berbahasa indonesia sebanyak 1543 dan sentimen positif berbahasa inggris
sebanyak 50 dan label sentimen negatif berbahasa indonesia sebanyak 1398 dan
sentimen negatif berbahasa inggris sebanyak 175 dan untuk data sentiment netral
sebanyak 475 berbahasa Indonesia dan sentimen netral berbahasa inggris sebanyak
189data.Evaluasi model menggunakan confusion matrix diperoleh nilai akurasi
dan nilai dari algoritma Na?ve Bayes menggunakan data latih = 80% dan data uji =
20% menghasilkan nilai akurasi = 70%, untuk metode Support vector machine
sebesar 74% jadi lebih baik untuk menggunakan metode Support vector machine
Karena nilai akurasinya lebih tinggi dan cukup baik.