SENTIMEN ANALISIS PERILAKU PENGGEMAR COLDPLAY DI MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memahami sentimen dan perilaku penggemar Coldplay di Twitter. Data tweet dikumpulkan, diolah, dan diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil penelitian ini diharapkan memberikan manfaat bagi Coldplay, peneliti, dan industri musik dalam memahami perilaku penggemar dan meningkatkan strategi pemasaran. Dalam penelitian ini, digunakan metode Naive Bayes untuk menganalisis perilaku pendukung Coldplay di Twitter. Data awal dikumpulkan dengan mengumpulkan tweet yang mengandung kata kunci yang relevan selama periode waktu tertentu. Kemudian, dilakukan teknik pemrosesan lanjutan seperti eliminasi stopword, normalisasi kata, dan stemming. Tweet-tweet tersebut diklasifikasikan menjadi dua kategori berdasarkan sentimennya: positif dan negatif. Dengan kemampuan untuk mengelola data dalam jumlah besar, metode Naive Bayes melakukan klasifikasi sentimen dengan memprediksi kategori melalui perhitungan probabilitas berdasarkan teorema Bayes dan asumsi independensi fitur. Kumpulan data yang telah dianotasi secara manual digunakan untuk melatih model dan menentukan parameter yang diperlukan dalam perhitungan probabilitas. Hasil analisis menunjukkan distribusi sentimen penggemar Coldplay di Twitter, yang mencerminkan popularitas dan penerimaan terhadap konten yang terkait dengan band. Penelitian ini menganalisis sentimen dan perilaku penggemar Coldplay di Twitter menggunakan metode Naive Bayes. Hasilnya menunjukkan akurasi model sebesar 80.25% dalam mengidentifikasi 29 perilaku positif dan 36 perilaku negatif, namun terdapat bias terhadap prediksi negatif.