Twitter上使用Naive Bayes算法分析白喉病

Ali Sholihin, Haviluddin Haviluddin, Novianti Puspitasari, Masna Wati, Islamiyah Islamiyah
{"title":"Twitter上使用Naive Bayes算法分析白喉病","authors":"Ali Sholihin, Haviluddin Haviluddin, Novianti Puspitasari, Masna Wati, Islamiyah Islamiyah","doi":"10.30872/JSAKTI.V1I1.2215","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Antisipasi dan penanganan penyakit difteri dengan tepat sangat diperlukan oleh Pemerintah Indonesia. Oleh karena itu, informasi dari masyarakat terkait penyakit difteri sangat diperlukan oleh instansi yang berwenang. Hasil dari analisa informasi tersebut dapat menjadi salah satu rujukan dalam mengevaluasi antisipasi dan penanganan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, sebanyak 290 informasi terkait penyakit difteri dari masyarakat telah diambil dari data media sosial yaitu Twitter. Sedangkan, analisa data telah dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan berbasis semantic analysis yaitu Naïve Bayes (NB). Dalam percobaan ini, data yang dikenali telah diklasifikasikan ke dalam opini negatif dan positif. Berdasarkan hasil analisa data menunjukkan bahwa sebesar 94.5% bernilai negatif dan 5.5% bernilai positif. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat menganggap layanan Pemerintah terhadap penanganan penyakit difteri masih kurang percaya.","PeriodicalId":315894,"journal":{"name":"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi","volume":"247 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-05-07","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"6","resultStr":"{\"title\":\"Analisis Penyakit Difteri Berbasis Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes\",\"authors\":\"Ali Sholihin, Haviluddin Haviluddin, Novianti Puspitasari, Masna Wati, Islamiyah Islamiyah\",\"doi\":\"10.30872/JSAKTI.V1I1.2215\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Antisipasi dan penanganan penyakit difteri dengan tepat sangat diperlukan oleh Pemerintah Indonesia. Oleh karena itu, informasi dari masyarakat terkait penyakit difteri sangat diperlukan oleh instansi yang berwenang. Hasil dari analisa informasi tersebut dapat menjadi salah satu rujukan dalam mengevaluasi antisipasi dan penanganan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, sebanyak 290 informasi terkait penyakit difteri dari masyarakat telah diambil dari data media sosial yaitu Twitter. Sedangkan, analisa data telah dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan berbasis semantic analysis yaitu Naïve Bayes (NB). Dalam percobaan ini, data yang dikenali telah diklasifikasikan ke dalam opini negatif dan positif. Berdasarkan hasil analisa data menunjukkan bahwa sebesar 94.5% bernilai negatif dan 5.5% bernilai positif. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat menganggap layanan Pemerintah terhadap penanganan penyakit difteri masih kurang percaya.\",\"PeriodicalId\":315894,\"journal\":{\"name\":\"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi\",\"volume\":\"247 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2019-05-07\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"6\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.30872/JSAKTI.V1I1.2215\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Sains, Aplikasi, Komputasi dan Teknologi Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.30872/JSAKTI.V1I1.2215","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 6

摘要

印尼政府对白喉疾病的适当预期和治疗是必不可少的。因此,经授权机构提供有关白喉病的社区信息是必不可少的。分析这些信息的结果可能是评估预期和处理社会问题的参考文献之一。在这项研究中,多达290条关于社会脱喉病的信息来自Twitter的社交媒体数据。然而,数据分析采用了一种基于语义分析的人工智能方法——“天真贝斯”(NB)。在本实验中,可识别的数据已被分类为负面和积极的意见。根据数据分析,44.5%是负的,5.5%是正的。这表明,公众对治疗白喉疾病的政府服务缺乏信心。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Analisis Penyakit Difteri Berbasis Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Antisipasi dan penanganan penyakit difteri dengan tepat sangat diperlukan oleh Pemerintah Indonesia. Oleh karena itu, informasi dari masyarakat terkait penyakit difteri sangat diperlukan oleh instansi yang berwenang. Hasil dari analisa informasi tersebut dapat menjadi salah satu rujukan dalam mengevaluasi antisipasi dan penanganan kepada masyarakat. Dalam penelitian ini, sebanyak 290 informasi terkait penyakit difteri dari masyarakat telah diambil dari data media sosial yaitu Twitter. Sedangkan, analisa data telah dilakukan menggunakan metode kecerdasan buatan berbasis semantic analysis yaitu Naïve Bayes (NB). Dalam percobaan ini, data yang dikenali telah diklasifikasikan ke dalam opini negatif dan positif. Berdasarkan hasil analisa data menunjukkan bahwa sebesar 94.5% bernilai negatif dan 5.5% bernilai positif. Hal ini menunjukkan bahwa masyarakat menganggap layanan Pemerintah terhadap penanganan penyakit difteri masih kurang percaya.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信