Analisis Sentimen Sistem E-Tilang Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain

Abstract

<jats:p>Abstract&#x0D; &#x0D; The Government of Indonesia took steps to change the system to improve public services in traffic violations by implementing the e-ticketing system. This system is a solution for disciplining motorized motorists from committing traffic violations. The existence of e-ticketing is also a solution to prevent the delinquency of law enforcers from illegal levies, peace terms in place, to accountability of fines. In this study, sentiment analysis of the e-ticketing system or opinion mining to classify the variety of public comments that give a positive, negative or neutral impression. Twitter social media is one of the objects to express opinions because it is user friendly, updated topics, and openly accesses tweets. Opinions on Twitter are collected, then the preprocessing stage is performed, then the selection of information gain features helps reduce noise caused by irrelevant labels, the next step is the classification of sentiments with the Naïve Bayes algorithm and finally polarity sentiments. This research resulted in an accuracy of 41.82%, a precision of 50.51% and a recall of 45.45%.&#x0D; &#x0D; Keywords: Sentiment analysis, E-ticketing, Information Gain, Naive Bayes&#x0D; &#x0D; Abstrak&#x0D; &#x0D; Pemerintah Indonesia melakukan langkah perubahan untuk memperbaiki sistem pelayanan publik dalam pelanggaran berlalu-lintas yaitu dengan menerapkan sistem e-Tilang. Sistem ini menjadi solusi mendisiplinkan para pengendara kendaraan bermotor dari banyaknya melakukan pelanggaran berlalu-lintas. Keberadaan e-Tilang juga menjadi solusi mencegah kenakalan penegak hukum dari pungutan liar, istilah damai ditempat, hingga akuntabilitas uang denda. Dalam penelitian ini melakukan analisis sentimen tentang sistem e-Tilang atau opinion mining untuk mengelompokan ragam komentar masyarakat yang memberikan kesan positif, negatif atau netral. Media sosial Twitter menjadi salah satu objek untuk menyampaikan opini karena user friendly, topik ter-update, dan terbuka mengakses tweet. Opini pada twitter dikumpulkan, lalu dilakukan tahapan preprocessing, selanjutnya dengan seleksi fitur information gain membantu mengurangi noise yang disebabkan oleh label-label yang tidak relevan, tahap selanjutnya adalah klasifikasi sentimen dengan algoritma Naïve Bayes dan terakhir sentimen polarity. Penelitian ini menghasilkan accuracy 41,82%, presisi 50,51% dan recall 45,45%.&#x0D; &#x0D; Kata kunci: Analisis sentimen, E-Tilang, Information Gain, Naive Bayes</jats:p>

Analisis Sentimen Terhadap Dampak Inflasi di Indonesia Menggunakan Metode Multinomial Naïve Bayes

“…Metode klasifikasi naïve bayes sangat populer untuk mengklasifikasi sebuah teks menggunakan probabilitas [11], metode klasifikasi multinomial naïve bayes akan digunakan pada penelitian ini sebagai metode untuk mengetahui performa saat melakukan sentimen analisis secara otomatis oleh sistem dan metode naïve bayes dengan model multinomial belum pernah digunakan untuk kasus data tweet dengan topik inflasi. Penelitian yang mirip mengandung kata kunci inflasi pernah dilakukan oleh puspitasari.…”

Text Clustering Analysis for Public Sentiment Based on Twitter Opinions on E-Tilang

“…One of the innovative steps in renewal and change taken by the Indonesian government to improve the public service system for traffic violations is by implementing an electronic ticketing system [1]. This system is a solution to disciplining motorized vehicle drivers from committing many traffic violations [2]. In 2021 the National Police recorded that there were 2.12 million traffic violations in Indonesia.…”