SURVEI: TOPIK DAN TREN ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA ONLINE

Sumarni Adi, Murni Wulandari, Anis Kemala Mardiana, Ahmad Muzakki

Abstract


Secara umum terdapat dua tipe informasi tekstual di media online yaitu fakta dan opini. Fakta adalah pernyataan objektif mengenai entitas dan kejadian di dunia sedangkan opini adalah pernyataan subjektif yang merefleksikan sentimen atau persepsi orang mengenai entitas ataupun kejadian di dunia. Karena banyaknya sumber daya media online kaya akan opini seperti sosial media, forum diskusi, review situs, blog dan surat kabar yang tersedia dalam bentuk digital, sebagian besar penelitian saat ini berfokus pada bidang analisis sentimen. Penelitian yang dilakukan dimaksudkan untuk mengembangkan sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi dan mengklasifikasikan opini atau sentimen agar dapat memperoleh opini publik mengenai produk, citra atau layanan, agar tidak perlu melakukan survei konvensional dan fokus group yang lama dan mahal biayanya.

Metode yang akurat untuk memprediksi sentimen dapat memungkinkan kita untuk mengambil opini dari internet dan memprediksi pilihan pelanggan online, yang bisa terbukti berharga untuk penelitian ekonomi atau pemasaran. Hingga saat ini, ada beberapa masalah yang berbeda yang mendominasi komunitas penelitian ini, yaitu klasifikasi sentimen, klasifikasi berbasis fitur dan penanganan negasi. Karya ilmiah ini menyajikan sebuah survei yang mencakup teknik dan metode dalam analisis dan tantangan sentimen yang muncul di media online.

 

Kata Kunci :  opini, sentimen, klasifikasi, pembelajaran mesin


Full Text:

PDF

References


H. Kaur, V. Mangat, and Nidhi, “A Survey of Sentiment Analysis techniques,” in International conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud) (I-SMAC 2017), 2017, pp. 921–925.

T. A. Le, D. Moeljadi, M. Yasuhide, and T. Ohkuma, “Sentiment Analysis for Low Resource Languages : A Study on Informal Indonesian Tweets,” 12th Work. Asian Lang. Resour., pp. 123–131, 2016.

I. R. Lab, “Information Retrieval,” Information Retrieval Lab - Faculty of Computer Science, Universitas Indonesia, 2016. .

I. Indicator, “Indonesia Indicator,” 2017. .

P. L. Jakarta, “Pulse Lab Jakarta,” 2016. .

G. Vinodhini and R. Chandrasekaran, “Sentiment Analysis and Opinion Mining: A Survey,” Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., vol. 2, no. 6, pp. 282–292, 2012.

Z. Nanli, Z. Ping, L. Weiguo, and C. Meng, “Sentiment analysis: A literature review,” 2012 Int. Symp. Manag. Technol., pp. 572–576, 2012.

P. Gupta, R. Tiwari, and N. Robert, “Sentiment Analysis and Text Summarization of Online Reviews : A Survey,” in International Conference on Communication and Signal Processing, 2016, pp. 241–245.

N. Bansal and A. Singh, “A review on opinionated sentiment analysis based upon machine learning approach,” 2016 Int. Conf. Inven. Comput. Technol., pp. 1–6, 2016.

S. T. K and J. Shetty, “Sentiment Analysis of Product Reviews: A Review,” in International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies, 2017, pp. 298–303.

P. Aliandu, “Sentiment Analysis to determine Accommodation , Shopping and Culinary Location on Foursquare in Kupang City,” Procedia - Procedia Comput. Sci., vol. 72, pp. 300–305, 2015.

Franky and R. Manurung, “Machine Learning-based Sentiment Analysis of Automatic Indonesian Translations of English Movie Reviews,” Int. Conf. Adv. Comput. Intell. Its Appl., vol. 1, 2008.

H. Wijaya, A. Erwin, A. Soetomo, and M. Galinium, “Twitter Sentiment Analysis and Insight for Indonesian Mobile Operators,” Inf. Syst. Int. Conf., no. December, p. 367, 2013.

Zamahsyari and A. Nurwidyantoro, “Sentiment analysis of economic news in Bahasa Indonesia using majority vote classifier,” Proc. 2016 Int. Conf. Data Softw. Eng. ICoDSE 2016, 2017.

S. K. Lidya, O. S. Sitompul, and S. Efendi, “Sentiment Analysis Pada Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machine ( Svm ),” Semin. Nas. Teknol. dan Komun. 2015, vol. 2015, no. Sentika, pp. 1–8, 2015.

Y. Astuti and S. Adi, “Information Retrieval Mendeteksi Konten Anarkis Pada Web Keagamaan Menggunakan Algoritma Rabin Karp,” vol. 17, no. 4.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.