Analisis Sentimen Untuk Identifikasi Bantuan Korban Bencana Alam Berdasarkan Data Di Twitter Menggunakan Metode Kmeans Dan Naïve Bayes

Prasetyo, Vincentius Riandaru and Erlangga, Gatum and Prima, Delta Ardy (2023) Analisis Sentimen Untuk Identifikasi Bantuan Korban Bencana Alam Berdasarkan Data Di Twitter Menggunakan Metode Kmeans Dan Naïve Bayes. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 10 (5). pp. 1055-1062. ISSN 2355-7699; E-ISSN 2528-6579

PDF Vincent_JTIIK Vol 10 No 5.pdf - Published Version Download (10MB)

Abstract

Media sosial telah menjadi sarana yang umum bagi orang untuk mengekspresikan diri dan meminta bantuan ketika mereka mengalami musibah. Banyak korban bencana alam di Indonesia menggunakan Twitter untuk meminta bantuan seperti makanan, air bersih, dan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen dari data Twitter untuk menentukan bantuan bagi korban bencana alam di Indonesia. Pada penelitian ini, metode KMeans dan Naïve Bayes dikombinasikan untuk melakukan analisis sentimen. Dalam penelitian ini, bantuan yang akan ditemukan adalah pakaian, makanan, air bersih, dan obat. Metode K-Means dipilih karena mudah digunakan dan mudah diimplementasikan, sementara metode Naïve Bayes digunakan karena menghasilkan nilai akurasi yang baik dalam klasifikasi. Hasil uji coba memperlihatkan bahwa kombinasi K-Means dan Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 76,46%, di mana akurasi tersebut lebih tinggi daripada implementasi Naïve Bayes saja, dengan akurasi sebesar 74,65%. Berdasarkan validasi yang dilakukan dengan Kepala Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) di Kota Tarakan, sistem ini dapat membantu BPBD Kota Tarakan dalam memberikan bantuan yang tepat ke lokasi bencana.

Item Type:	Article
Uncontrolled Keywords:	k-means, naïve bayes, bantuan bencana, analisis sentimen
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatic
Depositing User:	VINCENTIUS RIANDARU PRASETYO
Date Deposited:	31 Oct 2023 02:13
Last Modified:	31 Oct 2023 02:13
URI:	http://repository.ubaya.ac.id/id/eprint/45214

Actions (login required)

View Item