@phdthesis{universitasamikomyogyakarta33159,
           month = {February},
           title = {ANALISIS OPINI PUBLIK TERHADAP PENANGANAN BENCANA
ALAM DI SUMATRA BERDASARKAN DATA X MENGGUNAKAN
METODE MULTINOMIAL NA{\"I}VE BAYES},
          school = {Universitas AMIKOM Yogyakarta},
            year = {2026},
          author = {Michael Fadil Surya Anggara},
             url = {https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/33159/},
        keywords = {Sentiment Analysis, Na{\"i}ve Bayes, X, Sumatra, Textblob, Analisis sentimen.},
        abstract = {Pada tahun 2025 khususnya akhir bulan November hingga pertengahan
Desember, Sumatra mendapat banyak sorotan dari publik karena terjadinya bencana
banjir dan tanah longsor terutama di provinsi Sumatra Barat, Sumatra Utara dan
Aceh. Namun banyak masyarakat yang mengkritik kinerja dari pemerintah
terutama di media sosial x. Menurut masyarakat jajaran petinggi ataupun pejabat
pemerintahan kita dalam menangani bencana yang terjadi kurang cepat dan tanggap
karena beberapa pejabat yang turun langsung pun seolah hanya melakukan
pencitraan. Dari beberapa rangkaian kejadian tersebut, saya ingin tau bagaimana
tanggapan masyarakat terhadap kinerja yang telah dilakukan pemerintah dalam
menangani bencana di Sumatra. Pada penelitian ini media yang saya gunakan untuk
mengukur tanggapan masyarakat ialah x , karena pada media sosial tersebut sering
digunakan untuk menyampaikan beberapa pendapat dan argumen perseorangan
maupun organisasi. X sendiri merupakan media sosial berbasis teks, gambar dan
video. Namun beberapa pengguna twitter lebih banyak menggunakan media sosial
ini untuk mengkritik maupun menyampaikan pendapatnya terhadap isu yang
sedang dibicarakan. Pada penelitian ini saya menilai argumen-argumen tersebut
menggunakan analisis sentimen, klasifikasi textblob dan algoritma Na{\"i}ve Bayes.
Textblob sendiri merupakan analisis teks digital untuk menampilka term yang
paling banyak. Namun sebelum itu, teks yang telah terambil harus di-preprocessing
terlebih dahulu. Na{\"i}ve Bayes merupakan salah satu metode yang dapat digunakan
untuk mengklasifikasikan dan memprediksi data. Hasil klasifikasi yang dilakukan
nantinya akan menampilkan jumlah data tweet positif, negative.}
}