Analisis Sentimen Dan Information Extraction Pembelajaran Daring Menggunakan Pendekatan Lexicon

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui opini masyarakat yang dituangkan di media sosial tentang pelaksnaan pembelajaran daring selama masa pandemi COVID-19 menggunakan pendekatan Lexicon. Data ulasan yang digunakan bersumber dari media sosial Twitter antara Maret 2020 hingga Februari 2022. Kata kunci yang digunakan dalam pencarian data meliputi 1) belajar online, 2) pembelajaran daring, 3) sekolah online, dan 4) belajar dari rumah. Data tanggapan yang berhasil dikumpulkan 73.120 ulasan. Proses klasifikasi sentimen diawali dengan proses pembersihan opini untuk menghilangkan URL, tanda baca, hashtag, mention, tokenizing, normalisasi kata yang tidak baku, menghilangkan stopword, stemming, serta menghilangkan duplikasi ulasan. Selanjutnya klasifikasi opini menggunakan pendekatan lexicon. Sumber daya kamus lexicon yang digunakan yaitu InSet (Indonesian Sentiment) Lexicon. Hasil klasifikasi sentimen ulasan pembelajaran daring didominasi oleh klasifikasi opini positif mencapai 77,58 % atau 56.723 tanggapan. Sedangkan ulasan negatif hanya 17,97% atau 13.139 komentar. Lima kata yang paling sering muncul dalam kalimat opini positif pembelajaran daring adalah : 1) ”sekolah”, 2) ”rumah”, 3) ”guru”, 4) ”siswa”, dan 5) ”nilai”. Sedangkan lima kata yang muncul dalam sentimen negatif pembelajaran daring sesuai gambar 4 adalah : 1) ”ajar”, 2) ”anak”, 3) ”tugas”, 4) ”didik”, dan 5) ”kuota”.

Analisis Sentimen Produk Kecantikan Jenis Serum Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier

“…Salah satu pemanfaatan data dari media sosial adalah analisis sentimen. Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis klasifikasi jenis opini dokumen, ulasan, atau pendapat berdasarkan emosi yang diungkapkan sehubungan dengan topik tertentu [8], [9]. Analisis sentimen banyak diterapkan di berbagai bidang untuk menilai suatu ulasan yang diberikan oleh masyarakat, baik melalui komentar di media sosial atau melalui komentar suatu produk.…”

Analisis Kinerja Algoritma Naïve Bayes Pada Dataset Sentimen Masyarakat Aplikasi NEWSAKPOLE Samsat Jawa Tengah

“…Beberapa penelitian yang membahas analisis sentimen yaitu: analisis sentimen masyarakat terhadap kebijakan vaksinasi covid-19 dengan algoritma logistic regression [3], anlisis sentimen terhadap kebijakan merdeka belajar kampus merdeka pada komentar twitter dengan algoritma K-Nearest Negihbor [5], [6], analisis sentimen dan information extraction pembelajaran daring menggunakan pendekatan lexicon [6], klasifikasi data review imdb berdasarkan analisis sentimen menggunakan algoritma support vector machine [7].…”