Analisis Sentimen Penghapusan Ujian Nasional pada Twitter menggunakan Document Frequency Difference dan Multinomial Naive Bayes
Kata Kunci:
Analisis Sentimen, Document Frequency Difference (DFD), Multinomial Naïve Bayes (MNB)Abstrak
Di media sosial Twitter terdapat satu topik yang sedang dibahas, yaitu kebijakan kurikulum 2020 mengenai penghapusan Ujian Nasional (UN) oleh Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (MENDIKBUD), Bapak Nadiem Makarim. Opini masyarakat Indonesia di media sosial Twitter memiki peran penting, salah satunya sebagai acuan penilaian terhadap kebijakan tersebut dalam meningkatkan pelayanan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Indonesia (KEMENDIKBUD). Sehingga, penelitian ini dilakukan dengan melakukan analisis sentimen opini pengguna Twitter melalui tweets yang diunggah mengenai kebijakan tersebut dan mengklasifikasinya menjadi dua kelas, yaitu kelas positif dan negatif. Proses analisis sentimen terdiri dari Pre-processing, seleksi fitur menggunakan Document Frequency Difference (DFD), dan klasifikasi teks menggunakan Multinomial Naive Bayes. Pengujian terdiri dari perbandingan jumlah data latih dan data uji dengan nilai rata-rata akurasi terbaik terdapat pada data latih berjumlah 600 dan data uji berjumlah 200, yaitu sebesar 72%. Kemudian, pengujian seleksi fitur DFD dengan hasil terbaik terdapat pada threshold sama dengan 0.5, yaitu sebesar 73.13%.