SISTEM ANALYSIS SENTIMENT TERHADAP OPINI MASYARAKAT PADA SUBSIDI TABUNG GAS 3 KG MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DENGAN PENANGANAN KALIMAT NEGASI

  • Imam Fahrur Rozi
  • Elok Nur Hamdana
  • Sandi Yudha Satriawan

Abstract

Media sosial saat ini telah menjadi alat komunikasi yang sangat populer di kalangan pengguna internet. Jutaan penggunanya membagikan opini tentang bebagai macam aspek dari kehidupan ataupun membahas isu-isu saat ini. Oleh karena itu media sosial merupakan sumber data yang sangat kaya untuk melakukan opinion mining dan analisis sentimen. Berbagai macam perusahaan sering menggunakan survey online atau dengan kertas untuk mengumpulkan opini dari penggunanya. Namun dengan kemunculan media sosial, orang cenderung lebih memilih mengutarakan pendapatnya melalui Facebook, Twitter atau media sosial yang lainnya.Twitter digunakan dalam penelitian ini karena sifat dari semua tweet adalah publik sehingga dapat dilihat semua pengguna dan juga Twitter menyediakan API untuk pengambilan datanya.

Oleh kerena itu perlu adanya klasifikasi terhadap pendapat masyarakat menurut kategori positif, negatif dan netral. Dalam penelitian ini, dikembangkan sistem yang diharapkan dapat mengklasifikasikan pendapat masyarakat menjadi tiga kategori diatas. Algoritma yang akan digunakan adalah Naïve Bayes Classifier dengan jumlah dataset Tweet yang diperoleh melalui Crawling pada Twitter dan telah melalui sosial tagging terhadap tweet yang diperoleh, untuk keperluan data training. Proses pengujian algoritma menggunakan data training sebesar 60, 70, dan 80 persen. dari keseluruhan jumlah dataset menghasilkan tingkat akurasi sebesar 69.52, 79.33, 90.05.

 

Kata kunci : Twitter, Textprocesing, API, Naive Bayes.

Published
2019-07-25