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}
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.