Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Sentimen Pada Judul Berita

Berita memiliki peran utama sebagai sumber informasi untuk menyampaikan laporan mengenai pendapat, peristiwa, dan temuan terbaru dalam berbagai aspek kehidupan. Judul berita, sebagai komponen penting, mampu menjadi penentu dari isi berita. Sentimen yang terkandung dalam judul berita dapat diklasifikasikan dengan menggunakan sentimen analis, seperti yang terjadi di platform media online Kompas.TV. Judul berita diambil dengan menggunakan program otomatis yang memanfaatkan body HTML dengan bantuan NodeJs sebagai teknologi untuk pembuatan program. Penelitian ini difokuskan pada penerapan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan sentimen pada judul berita Kompas.TV di Kota Semarang. Hasil penelitian menunjukkan tingkat akurasi mencapai 91.04%, dengan rasio data latih dan data uji sebesar 90:10. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa metode Naïve Bayes Classifier efektif dalam mengidentifikasi judul berita dengan sentimen negatif pada Kompas.TV, dengan presisi sebesar 89% dan recall sebesar 94%. Temuan ini memberikan kontribusi positif pada pemahaman analisis sentimen pada judul berita di media online, terutama dalam konteks berita Kompas.TV di Kota Semarang.