Analisis Sentimen untuk Identifikasi Bantuan Korban Bencana Alam berdasarkan Data di Twitter Menggunakan Metode K-Means dan Naive Bayes - Vincentius Riandaru Prasetyo; Gatum Erlangga; Delta Ardy Prima (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Media sosial telah menjadi sarana yang umum bagi orang untuk mengekspresikan diri dan meminta bantuan ketika mereka mengalami musibah. Banyak korban bencana alam di Indonesia menggunakan Twitter untuk meminta bantuan seperti makanan, air bersih, dan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis sentimen dari data Twitter untuk menentukan bantuan bagi korban bencana alam di Indonesia. Pada penelitian ini, metode K-Means dan Naïve Bayes dikombinasikan untuk melakukan analisis sentimen. Dalam penelitian ini, bantuan yang akan ditemukan adalah pakaian, makanan, air bersih, dan obat. Metode K-Means dipilih karena mudah digunakan dan mudah diimplementasikan, sementara metode Naïve Bayes digunakan karena menghasilkan nilai akurasi yang baik dalam klasifikasi. Hasil uji coba memperlihatkan bahwa kombinasi K-Means dan Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 76,46%, di mana akurasi tersebut lebih tinggi daripada implementasi Naïve Bayes saja, dengan akurasi sebesar 74,65%. Berdasarkan validasi yang dilakukan dengan Kepala Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) di Kota Tarakan, sistem ini dapat membantu BPBD Kota Tarakan dalam memberikan bantuan yang tepat ke lokasi bencana.