ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER

  • Adhi Viky Sudiantoro Universitas Stikubank
  • Eri Zuliarso Universitas Stikubank

Abstract

Analisis sentimen atau bisa di sebebut juga opinion mining merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen yang terkandung dalam suatu kalimat opini terhadap sebuah masalah atau objek oleh seseorang, apakah cenderung beropini negatif atau positif. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi data tweet menjadi 2 sentimen yaitu positif dan negatif. Dalam penelitian ini menggunakan teks Bahasa Indonesia yang terdapat di sosial media twitter berupa tweet. Opini masyarakat yang terdapat di tweet tersebut dapat dimanfaatkan sebagai bahan analisis sentimen untuk mengetahui masyarkat terhadap pilkada jawa barat apakah positif atau negatif. Data yang digunakan terdiri 300 data tweet yang didibagi menjadi 2 yaitu untuk data latih sebanyak 200 data dan 100 data untuk data uji.  Pengklasifikasian data tweet menggunakan text mining dengan Naïve Bayes Classifier. Sebelum klasifikasi, dilakukan beberapa tahap pemrosesan teks seperti case folding, normalisasi, tokenisasi dan stopwords removal. Hasil dari 100 data uji yang klasifikasi menghasilkan 32 data bersentimen positif dan sebanyak 68 data sentimen negative. Dapat diartikan bahwa 100 data uji yang diklasifikasi masuk dalam kategori bersentimen negatif dikarenakan data positif lebih kecil daripada data yang bersentimen negatif. Adapun nilai akurasi algoritma Naïve Bayes Classifier memberikan nilai akurasi sebesar 84%.

 

References

[1] Manalu, Boy Utomo. (2014). Analisis Sentimen Pada Twitter Menggunakan Text Mining. Universitas Sumatera Utara Medan.
[2] Muslim, Alif Akbarul. (2016). Rancang Bangun Aplikasi Berbasis Web Untuk Analisi Sentimen Pada Mikroblog Twitter Dengan Metode Naive Bayes. Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang.
[3] Novantirani, Anita dkk. (2015). Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support Vector Machine. Universitas Telkom Bandung
[4] Buntoro, Ghulam Asrofi. (2016). Analisi Sentimen Hatespeech pada Twitter dengan Metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine. Universitas Muhammadiyah Ponorogo.
[5] Buntoro, Ghulam Asrofi. (2016). Analisis Sentimen Calon Gubernur DKI Jakarta 2017 Di Twitter. Universitas Muhammadiyah Ponorogo.
Published
2018-10-13
How to Cite
Sudiantoro, A., & Zuliarso, E. (2018). ANALISIS SENTIMEN TWITTER MENGGUNAKAN TEXT MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Dinamika Informatika : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 10(2), 69-73. https://doi.org/10.35315/informatika.v10i2.8135
Section
Articles