Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang maju seperti sekarang ini, membuat pengguna semakin mudah dalam mencari informasi melalui media online. Dengan banyaknya media online yang dapat diakses oleh masyarakat maka banyak opini yang terbentuk di masyarakat tersebar di dalamnya. Penelitian ini memiliki tujuan adalah merancang sebuah aplikasi untuk mengambil berita dari banyak media online dan mengeluarkan sentiment dari teks berita tersebut. Metode yang digunakan pada aplikasi ini menggunakan metode web scraping dan model machine learning untuk sentiment analysis. Adapun data yang digunakan adalah data berita terkait dengan “Universitas Nusa Mandiri” pada bulan desember 2022 terjaring 100 berita dari google news yang telah diproses oleh model machine learning sentiment analysis dan memberikan hasil 87% berita sentiment positif dan 13% berita sentiment negatif.
ARY SURYADI, WAHID ANDIKA SYB'AN, dan NAZZALA ALFA'INNA
[1] I. Khalid, “KREDIBILITAS MEDIA CETAK DAN MEDIA ONLINE,” Penelitian Sosial Keagamaan, Jun. 2019, [Online]. Available: www.ejournal.annadwahkualatungkal.ac.id
[2] D. Deviacita et al., “Implementasi Web Scraping untuk Pengambilan Data pada Situs Marketplace,” vol. 7, no. 4, 2019.
[3] Cinthya, “Google News: Pengertian dan Cara Daftar Google News - Accurate Online,” Sep. 15, 2021. https://accurate.id/digitalmarketing/google-news/ (accessed Feb. 08, 2023).sakti, [4] Sakti, “Belajar Python,” Sep. 2014. [Online]. Available:http://sakti.github.io/
[5] komputermedia, “Pengertian Python, Fungsi, Sejarah & Belajar Pemrograman Python,” /www.komputermedia.com, Jan. 24, 2020. https://www.komputermedia.com/pengertian-python/ (accessed Dec. 01, 2022).
[6] “Uvicorn.” https://www.uvicorn.org/ (accessed Feb. 08, 2023).
[7] A. H. Prayitna, “Cara Mengembangkan API Menggunakan FastAPI Pada Python - CRUDPRO,” Nov. 2022. https://www.crudpro.com/2022/11/cara-mengembangkan-apimenggunakan-fast-api-pada-python.html (accessed Feb. 04, 2023).
[8] “FastAPI.” https://fastapi.tiangolo.com/ (accessed Feb. 08, 2023).
[9] G. N. Arviana, “Sentiment Analysis: Pengertian, Teknik, dan Penggunaannya - Glints Blog,” glints.com, Feb. 01, 2021. https://glints.com/id/lowongan/sentiment-analysis/#.Y4c35hRBzrc (accessed Nov. 30, 2022).
[10] M. H. Widianto, “Algoritma Naive Bayes | BINUS UNIVERSITY BANDUNG - Kampus Teknologi Kreatif,” Jul. 2020. https://binus.ac.id/bandung/2019/12/algoritma-naive bayes/ (accessed Jan. 25, 2023).
[11] G. Pradana, “Web Scraping Pengertian, Teknik, Manfaat dan Kendala adalah,” ngalup.co, Feb. 15, 2021. https://ngalup.co/articles/pengertianteknik-manfaat-kendala-web-scraping/ (accessed Nov. 28, 2022).
[12] R. K. Dinata and N. Hasdyna, “e-book Machine Learning,” Jul. 2020.
[13] T. Wahyono, “Fundamental of Python for Machine Learning: DasarDasar Pemrograman Python untuk Machine Learning dan Kecerdasan Buatan,” 2018, Accessed: Nov. 30, 2022. [Online]. Available: https://www.researchgate.net/publication/330441937
[14] A. Wanto, “Data Mining?: Algoritma dan Implementasi - Anjar Wanto - Google Buku,” 2020. https://books.google.co.id/books?id=LSPfDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=false (accessed Jan. 25, 2023).
[15] M. Arhami and M. Nasir, “Data Mining - Algoritma dan Implementasi - Google Buku,” 2020. https://books.google.co.id/books?id=AtcCEAAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=id#v=onepage&q&f=false (accessed Jan. 25, 2023).
[16] T. Mauritsius and F. Binsar, “Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) – MMSI BINUS University,” Sep. 18, 2020. https://mmsi.binus.ac.id/2020/09/18/cross-industry-standard-processfor-data-mining-crisp-dm/ (accessed Jan. 21, 2023).
[17] S. Hikmawan et al., “Halaman: 167-176 Terakreditasi Peringkat 5 (SINTA 5) sesuai SK RISTEKDIKTI Nomor,” 2020. [Online]. Available: http://ejurnal.ubharajaya.ac.id/index.php/JKI
[18] V. A. Flores, P. A. Permatasari, and L. Jasa, “Penerapan Web Scraping Sebagai Media Pencarian dan Menyimpan Artikel Ilmiah Secara Otomatis Berdasarkan Keyword,” Majalah Ilmiah Teknologi Elektro, vol. 19, no. 2, p. 157, Dec. 2020, doi: 10.24843/mite.2020.v19i02.p06.
[19] A. K. Fauziyyah, “ANALISIS SENTIMEN PANDEMI COVID19 PADA STREAMING TWITTER DENGAN TEXT MINING PYTHON,” Jurnal Ilmiah SINUS, vol. 18, no. 2, p. 31, Jul. 2020, doi: 10.30646/sinus.v18i2.491.