Analisis Sentimen Terhadap Tweet Mengenai Peristiwa Russia Melawan Ukraina Berbasis Machine Learning

  • Muhammad Husni Mubarok Universitas Stikubank Semarang
  • Jati Sasongko Wibowo Universitas Stikubank Semarang
Keywords: Analisis Sentimen, Twitter, Support Vector Machine, Multinomial Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor

Abstract

Perang yang terjadi di Eropa antara Rusia - Ukraina berdampak langsung maupun tidak langsung diseluruh belahan dunia, termasuk Indonesia. Masyarakat banyak yang memberikan pendapat atas peristiwa tersebut, baik itu berupa pujian atau keluh kesah yang dipublikasikan pada media sosial, salah satunya adalah Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah atau mengekstrak tanggapan masyarakat di media Twitter agar menjadi sebuah informasi dengan menggunakan analisis sentiment. Analisis sentiment dengan algoritma klasifikasi Support Vector Machine (SVM), Multinomial Naive Bayes (MNB), dan K-Nearest Neigbhor (KKN). Berdasarkan analisis sentimen memberikan gambaran bahwa tanggapan masyarakat Indonesia pengguna twitter pada tanggal 24 Februari 2022 tentang peristiwa perang Rusia - Ukraina didominasi dengan tweet bersentimen negatif (50,1%), kemudian netral (30,5%), dan positif (19,3%). Hasil performa tertinggi model machine learning didapat pada model beralgoritma SVM dengan akurasi 90%, diikuti oleh MNB (71%), dan KKN (48%). Masyarkat Indonesia banyak yang mengaitkan peristiwa perang Rusia vs Ukraina dengan peristiwa perang dunia.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-02-29