Analisa Sentiment Masyarakat terhadap Pemilu 2019 berdasarkan Opini di Twitter menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Rengga Asmara, Muhammad Febrian Ardiansyah, Muhammad Anshori

Abstract


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%.



DOI: https://doi.org/10.35314/isi.v5i2.1095

Refbacks

  • There are currently no refbacks.




Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.


This Journal has been listed and indexed in :

Crossref logo Find in a library with WorldCat

Copyright of Jurnal Inovtek Polbeng - Seri Informatika (ISSN: 2527-9866)

Creative Commons License
ISI: Inovtek Polbeng Seri Informatikan is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Editorial Office :
Pusat Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat
 Politeknik Negeri Bengkalis 
Jl. Bathin alam, Sungai Alam Bengkalis-Riau 28711 
E-mail: [email protected]
www.polbeng.ac.id

Web
Analytics
View My Stats