Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Aplikasi Maxim Pada Media Twitter

Transportasi merupakan salah satu hal yang saat ini dibutuhkan masyarakat, salah satu transportasi umum yang paling banyak diminati oleh berbagai kalangan yaitu jasa ojek online, layanan transportasi online yang relatif baru di Indonesia salah satunya adalah Maxim. Untuk mengetahui bagaimana tanggapan masyarakat terhadap layanan tersebut dapat dilihat dari beberapa media sosial, salah satunya media sosial Twitter. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap aplikasi maxim dengan menerapkan algoritma klasifikasi naive bayes. Proses dimulai dengan crawling data dengan kata kunci "maxim". Kemudian dibagi menjadi dua kategori yaitu kategori positif dan kategori negatif. Data tersebut melalui tahapan pengolahan data, lalu dilakukan pelabelan data, dan pembagian data yaitu 80% data latih dan 20% data uji. dari penelitian ini didapatkan nilai Akurasi sebesar 79%, precision 85%, dan recall sebesar 48%. Dari hasil penelitian ini terungkap bahwa algoritma Naïve Bayes efektif untuk menganalisis opini publik tentang aplikasi Maxim.

Kata kunci: Maxim, Twitter, Analisis Sentimen, Algoritma Naïve Bayes