ANALISA SENTIMENT MASYARAKAT TERHADAP PEMILU 2019 BERDASARKAN OPINI DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÃVE BAYES CLASSIFIER
ABSTRAK
Banyak masyarakat menyampaikan opini mengenai Pemilu 2019 melalui Twitter. Kebiasaan masyarakat mem-posting tweet untuk menilai tokoh calon Pemilu adalah salah satu media yang merepresentasikan tanggapan masyarakat terhadap calon. Menjelang pemilihan umum, biasanya ada pihak-pihak tertentu yang ingin mengetahui sentimen dan tanggapan terhadap tokoh calon seperti lembaga survey. Namun, sebuah sistem sangat sulit untuk mengukur tendensi atau kecenderungan masyarakat terhadap calon karena sebuah opini memiliki bahasa yang bebas atau expression language yang beragam. Kami mengajukan pendekatan baru dalam analisis opini tentang pemilu yaitu dengan opinion mining berdasarkan waktu. Kami mengajukan pendekatan yang akan mengekstrak dan memproses data textstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentiment yang terkandung di dalam kalimat opini. Ada beberapa tahap untuk melakukan analisis sentiment, diantaranya tahap pengumpulan data, preprocessing data, tahap analisis sentiment opinion dengan menggunakan metode naive bayes classifer, kemudian tahap visualisasi hasil. Pendekatan ini berbasis waktu, sehingga analisis opini dapat ditampilkan berdasarkan interval waktu. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hasil akurasi metode naïve bayes classifier mencapai 62% dengan nilai recall sebesar 45 % dan presisi mencapai 41%.
[DOWNLOAD ABSTRACT]Kategori
D3 Teknik ElektronikaD3 Teknik Telekomunikasi
D3 Teknik Elektro Industri
D3 Teknik Informatika
D3 Teknologi Multimedia Broadcasting
D4 Teknik Elektronika
D4 Teknik Telekomunikasi
D4 Teknik Elektro Industri
D4 Teknik Informatika
D4 Teknik Mekatronika
D4 Teknik Komputer
D4 Teknik Teknologi Game
S2 Teknik Elektro
S2 Teknik Informatika dan Komputer