SENTIMENT ANALYSIS TOKOH POLITIK PADA TWITTER


Author (Penulis)

AGUNG PRAMONO PUTRO
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

12.1.03.03.0276

Abstract

Sentiment analysis atau opinion mining untuk menganalisis opini publik kepada tokoh politik bersasarkan data yang sudah di dapat dari twitter. Penguna twitter sering kali melakukan posting atau tweet tentang pendapat mereka kepada tokoh politik. Oleh sebab itu data tweet dapat digunakan sebagai sumber data untuk menilai sentimen kepada tokoh politik. Permasalahan adalah (1) Bagaimana cara kerja metode Naïve Bayes Classifier dalam mengklasifikasikan teks berbahasa Indonesia ? (2) Bagaimana mengklasifikasikan Sentiment Analysis menggunakan metode Naïve Bayes Classifier ? (3) Bagaimana akuratnya metode Naïve Bayes Classifier dalam melakukan klasifikasi Sentiment Analysis ?. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk melakukan klasifikasi pada twitter untuk menggetahui sutu sentiment atau opinion pada tweet dan dikelompokan menjadi positif , negatif atau netral. Kesimpulan adalah (1) Proses pengklasifikasian metode Naïve Bayes Classifier ada beberapa tahap. Tahap pertama Proses Pembelajaran Naïve Bayes Classifieri tahap kedua Proses Klasifikasi Naïve Bayes Classifieri. (2) Dalam proses mengklasifikasikan Sentiment Analysis Berdasarkan nilai Vmap tersebut kemudian diambil nilai terbesar yang menjadi kategori dari tweet tersebut kelas positif, negatif dan netral. (3) Dalam proses klasifikasi akan semakin akurat tergantung banyaknya data latih dan saat menggunakan data latih positif 100, negatif 100 dan netral 100 dengan menggunakan data test 100 akurasinya 61% dan error 39% dan saat menggunakan data latih positif 700, negatif 700 dan netral 700 dengan menggunakan data test 100 akurasinya 91% dan error 9%. Berdasarkan simpulan direkomendasikan : (1) Diharapkan penelitian berikutnya dapat menggunakan bahasa daerah atau bahasa asing. (2) Diharapkan untuk penelitian berikutnya dapat mengklasifikasi tentang produk atau tentang hal yang lain. (3) Diharapkan untuk penelitian berikutnya mengklasifikasi tweet yang terdapat singkatan.

Keyword

a

Reference


PUBLISHED

2017-02-13

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE


Download PDF

Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat UN PGRI Kediri.

Jl. KH. Ahmad Dahlan 76 Mojoroto Kota Kediri

Designed by BootstrapMade
LPPM Server - Powered by BSI