Bencana merupakan suatu kejadian yang disebabkan oleh alam maupun
manusia, yang terjadi secara mendadak atau berkelanjutan sehingga menimbulkan
dampak yang merugikan bagi masyarakat. Saat terjadi bencana, pemerintah
berkewajiban memberikan perlindungan atas HAM yang berlaku dengan
menyediakan kebutuhan-kebutuhan khusus yang harus dipenuhi bagi para korban
yang terkena bencana. Untuk mengetahui informasi mengenai terpenuhinya
kebutuhan khusus dalam penanggulangan bencana Gunung Merapi yang sudah
ditangani maupun yang belum tertangani diperlukan informasi yang mendukung
seperti opini dan tanggapan dari masyarakat.
Dalam penilitian ini penulis akan melakukan analisis menggunakan
sentimen masyarakat mengenai bencana Gunung Merapi yang terjadi pada tahun
2010 di Yogyakarta pada data Twitter. Salah satu metode yang digunakan dalam
melakukan analisis sentimen adalah Naïve Bayes Classifier. Klasifikasi berfokus
pada sentimen positif yaitu bencana yang telah ditanggulangi dan sentimen
negative yaitu bencana yang belum ditanggulangi.
Hasil dari penelitian ini yaitu bahwa dengan menggunakan metode Naïve
Bayes Classifier mampu mengklasifikasi data kebutuhan khusus dengan nilai
didapat menggunakan 10-fold cross validation dengan rata-rata akurasi mencapai
97.2%, nilai Precision 97.6%, nilai Recall 97.2%, dan F-Measure 97.3%. Nilai
akurasi lebih unggul dibandingkan dengan Support Vector Machine (SVM).
Sementara proses yang mendukung klasifikasi adalah preprocessing data.
Sementara hasil interpretasi kebutuhan khusus menunjukkan sebagian besar
wilayah yang terkena dampak bencana Gunung Merapi belum tertangani dengan
baik.