Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan Emoji

Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan Emoji

Penulis

  • Agnes Rossi Trisna Lestari Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
  • Rizal Setya Perdana Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
  • Mochammad Ali Fauzi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Kata Kunci:

analisis sentimen, Twitter, Naive Bayes, pembobotan emoji

Abstrak

Analisis sentimen merupakan cabang dari text mining, fokus utamanya adalah menganalisa dokumen teks. Dokumen teks terkadang mengandung unsur non-tekstual, salah satunya emoji. Emoji merupakan simbol grafis Unicode berupa gambar untuk mengekspresikan perasaan seseorang. Algoritme yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes dengan pembaharuan berupa penambahan pembobotan non-tekstual (emoji). Hasil dari pembobotan tekstual dan non tekstual yang dinormalisasi dengan metode Min-max digabungkan disertai nilai konstanta tertentu sehingga menghasilkan sentimen positif maupun negatif. Data diambil dari Twitter tentang Pilkada DKI 2017 sebanyak 900 data tweet. Dari hasil pengujian akurasi, diperoleh 68,52% untuk kondisi pembobotan tekstual, 75,93% untuk pembobotan non-tesktual, dan 74,81% untuk kondisi penggabungan dengan nilai konstanta 0,5 untuk tekstual dan 0,5 untuk non-tekstual. Dari hasil pengujian pengaruh pembobotan non-tesktual disimpulkan bahwa pembobotan non-tekstual berpengaruh terhadap akurasi dan pengklasifikasian, dengan komposisi konstanta pengali terbaik ketika α=0,4 dan β=0,6 sampai dengan α=0,1 dan β=0,9.

Unduhan

Diterbitkan

03 Aug 2017

Cara Mengutip

Trisna Lestari, A. R., Perdana, R. S., & Fauzi, M. A. (2017). Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada DKI 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes dan Pembobotan Emoji. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(12), 1718–1724. Diambil dari https://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/627

Terbitan

Bagian

Artikel
Loading...