PENERAPAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PUBLIK FIGUR PADA TWITTER

ZHAFIRA, AMAJIDA (2016) PENERAPAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PUBLIK FIGUR PADA TWITTER. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.

Preview

PDF Download (3963b) | Preview

Abstract

Publik figur juga adalah sosok yang diperhatikan dan segala sesuatu yang dilakukan tidak luput dari pandangan masyarakat baik itu positif maupun negatif. Kepopuleran publik figur pun tak lepas dari peran serta media online. Pada media online seperti twitter banyak opini yang diberikan masyarakat untuk publik figur sehingga hal ini dapat digunakan sebagai data untuk melakukan analisis sentimen. Analisis sentimen dalam penelitian disini adalah proses klasifikasi dokumen tekstual tentang opini publik terhadap publik figur yang dibagi ke dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier. Proses diawali dengan preprocessing yang terdiri dari cleansing, tokenizing, dan stemming dan selanjutnya dilakukan proses klasifikasi Naïve Bayes. Pengujian dilakukan sebanyak tiga kali dengan besaran data testing 10%, 20%, 30% dari 400 data tweet pada WEKA dan memperlihatkan hasil bahwa tingkat akurasi terbaik pada pengujian kedua sebesar 80%. Hal tersebut dipengaruhi oleh banyaknya data dan atribut-atribut dalam data, semakin banyak vocabulary dan atribut yang merepresentasikan kelas opini maka nilai sentimen yang didapat akan semakin akurat.

Actions (login required)