English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Abstrak— Pada tahun 2019 Indonesia akan mengadakan pesta demokrasi pemilihan kepala negara Indonesia. Setiap tokoh politik yang dicalonkan menjadi kepala negara akan mempertimbangkan popularitas mereka berdasarkan opini masyarakat. Sejak diumumkan nama calon Presiden Indonesia 2019 oleh Komisi Pemilihan Umum(KPU) namanama tersebut mulai banyak diperbincangkan, terutama di media sosial salah satunya adalah twitter. Terdapat berbagai opini pengguna twitter yang bersentimen negatif positif dan netral. Namun untuk menentukan sentimen dari pengguna twitter membutuhkan usaha dan waktu yang cukup banyak dikarenakan banyaknya jumlah tweet yang digunakan. Dibutuhkan pembelajaran mesin yang dengan cepat dalam pengklasisifikasian tweet tersebut dalam kelas negatif, positif dan netral. Naive Bayes Classifier adalah metode klasifikasi text yang memiliki kecepatan pemrosesan dan akurasi yang cukup tinggi apabila diterapkan pada data yang banyak, besar, dan beragam. Sebelum data tweet diklasifikasikan, data tersebut harus melalui beberapa proses, seperti prepocessing, pembobotan kata dan pemecahan data. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui bagimana penerapan metode Naive Bayes pada sentimen pengguna twiter di 2 kelas (negatif, positif) dan 3 kelas (negatif, positif, netral). Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa dilakukan pengujian 3 kelas dan 2 kelas untuk setiap pasangan calon (paslon). Pada pengujian 3 kelas paslon 01 dan paslon 02 didapat hasil akurasi berturut-turut sebagai berikut 64,6% dan 58%. Sedangkan pada pengujian 2 kelas paslon 01 dan paslon 02 didapat hasil akurasi berturut-turut sebagai berikut 77,7% dan 88%. Performansi tertinggi terdapat pada calon presiden nomor urut dua dengan nilai f-measure sebesar 0,88.

Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 dari Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes