Analisis Sentimen Data Twitter Menggunakan Teknik Pembobotan TF-IDF dan Algoritma Naïve Bayes - Sholihah, Siti (Prosiding Seminar Kecerdasan Artifisial, Sains Data, dan Pendidikan Masa Depan, 2024)
Pandemi Covid-19 hampir masuk tahun kedua di Indonesia, pemerintah terus berupaya menekan laju peningkatan penularan Covid-19 melalui berbagai media. Sosialisasi dan informasi melalui media sosial yang merupakan wadah paling cepat untuk tersampaikan kepada masyarakat. Berbagai istilah digunakan seperti adaptasi kebiasaan baru, social distancing, PSBB sampai PPKM sehingga memicu masyarakat untuk beropini di media sosial. Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terkait opini peningkatan Covid-19 dari Twitter. Klasifikasi tweet menggunakan Naive Bayes dengan penambahan seleksi fitur. Penggunaan confusion matrix untuk mengetahui performance algoritma Naive Bayes. Berdasarkan pengujian, penelitian ini menghasilkan 76% dengan accuracy positif sebesar 72,727%, accuracy negatif sebesar 75% dan accuracy netral sebesar 78,947%. Sehingga disimpulkan penggunaan model klasifikasi Naive Bayes dengan fitur seleksi dapat meningkatkan akurasi.