Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
IMPLEMENTASI NLP DENGAN PEMODELAN NLTK NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN ANALISIS PADA TEKS BERBAHASA INGGRIS BERBASIS WEB
ABSTRAKSI :
Analisis sentimen telah menjadi pendekatan penting dalam memahami respons dan opini publik terhadap berbagai hal, seperti produk, layanan, atau isu-isu tertentu. Dalam era digital dan media sosial, data teks yang dihasilkan oleh pengguna media sosial memiliki potensi besar sebagai sumber informasi untuk analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model analisis sentimen menggunakan metode Naive Bayes pada data teks dari media sosial. Pada tahap pengembangan, data teks diambil dari dataset twitter_samples yang disediakan oleh NLTK (Natural Language Toolkit). Penerapan NLP berupa teks processing dilakukan, termasuk cleaning ( menghilangkan tanda baca, angka, simbol ), tokenization (pemisahan kata pada kalimat), stopword removal (menghilangkan kata yang tidak memiliki kata terlalu berarti), dan stemming (perubahan kata menjadi kata dasar bahasa inggris). Setelah itu, model klasifikasi Naive Bayes dilatih menggunakan data latih yang telah diproses. Hasil dari penelitian ini mencakup pengembangan model analisis sentimen yang dapat mengklasifikasikan teks komentar berbahasa inggris dari media sosial sebagai sentimen positif atau negatif . Hasil penelitian ini menujukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasi sentimen pada teks bahasa inggris dengan menggunakan rasio pembagian data latih 80