ANALISIS SENTIMEN BERDASARKAN OPINI MASYARAKAT PADA TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES
Abstract
dalam pelayanan yang disediakan oleh penyedia jasa
ekspedisi barang merupakan proses untuk mengelompokkan
respon seseorang terhadap pelayanan pengiriman barang
yang sedang atau telah dilakukan. Permasalahan yang
terjadi dalam penelitian ini terdapat kesulitan untuk
menentukan opini yang bersifat positif, negatif ataupun
netral. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan
aplikasi yang mampu melakukan analisis sentimen
konsumen, dimana Naive Bayer Classifier digunakan
sebagai metode klasifikasi.
Terdapat penelitian terdahulu menghasilkan informasi
sentimen masyarakat yang mengarah ke sentimen positif
dan negatif mengenai asuransi dengan menggunakan
metode Naïve Bayes Classifier dengan menghasilkan
akurasi hingga 95%. Sedangkan penelitian yang akan
dilakukan yaitu membuat sistem yang mampu
mengklasifikasikan sentimen pada twitter kedalam sentimen
positif, netral atau negatif. Hasil yang didapatkan dari
akurasi naïve bayes pada data uji positif memperoleh
ketepatan 84%.
Kata kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes, Opini, Twitter
Full Text:
PDFReferences
Surya, H., Mohammad, A., Mochammad, H., 2017, Aplikasi Web
Untuk Analisis Sentimen Pada Opini Produk Dengan Metode Naive
Bayes Classifier, ITN Malang, 4 Februari.
Luthfia, O., Yulison, H.C., Rezki, Y., 2016, Text Mining Dalam
Analisis Sentimen Asuransi Menggunakan Metode Naive Bayes
Classifier, SNST.
Imam, F.R., Sholeh, H.P., Erfan, A.D, 2012, Implementasi Opinion
Mining (Analisis Sentimen) untuk Ekstraksi Data Opini Publik pada
Perguruan Tinggi, Jurnal EECCIS, No.1, Vol. 6.
Prananda, A., Rizal, S.P., Ali, F., 2017, Analisis Sentimen Tentang
Opini Film Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia
Menggunakan Naive Bayes Dengan Perbaikan Kata Tidak Baku,
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, No.
, Vol. 1, hlm. 1733-1741.
Amir, H., Naniek, W., 2015, Document Subjectivity and Terget
detection in Opinion Mining Using HMM POS-Tagger, ICTS.
Ling, J., Eka N, I.P., Bagus Oka, T., 2014, Analisis Sentimen
Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur
Chi Square, E-Jurnal Matematika, Agustus, Vol. 3, pp. 92-99
Dinda, A.M, 2017, Analisis Sentimen Pada Review Restoran Dengan
Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, EISSN, No. 2, Vol. 2.
Faisol, N., Sari, W.S., Afrizal, D., 2013, Analisis Sentimen Masyarakat
terhadap Calon Presiden Indonesia 2014 berdasarkan Opini dari
Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier, Jurnal
ITSMART, No 2, Vol 2.
Falahah, Dyar, D.A.N., 2015, Pengembangan Aplikasi Sentimen
Analysis Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus Sentiment
Analysis dari media Twitter), SESINDO.
Rakhmat, S.A., Mukaharil, B.A., 2010, Analisis Sentimen Terhadap
Acara Televisi Berdasarkan opini Publik, Jurnal Ilmiah Komputer dan
Informatika.
Septian, N.Y., 2014, Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve
Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian
Nuswantoro, Jurnal Ilmiah, September
Refbacks
- There are currently no refbacks.