Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Tokoh Publik Peserta Pilpres 2019

Rafiqa Cahyani; Indri Sudanawati Rozas; Nita Yalina

doi:10.18860/mat.v12i1.8356

Analisis Sentimen Pada Media Sosial Twitter Terhadap Tokoh Publik Peserta Pilpres 2019

Rafiqa Cahyani, Indri Sudanawati Rozas, Nita Yalina

Abstract

Di Indonesia twitter menjadi salah satu situs microblogging yang sangat digemari oleh masyarakat. Masyarakat sudah terbiasa dalam menyampaikan pendapat atau opininya dalam media sosial termasuk dalam twitter, hal ini digunakan dalam menanggapi suatu kejadian atau peristiwa yang terjadi di lingkungan mereka. Pada penelitian ini dilakakan berbagai proses yaitu crawling data dari twitter, pre prosesing data teks, Naïve Bayes Classifier untuk probabilitas teks terhadap sentimen, dan Simple Wighted Product Model untuk perangkingan sentimen. Dari hasil percobaan tersebut dapat diperoleh hasil akurasi terbaik yaitu menggunakan proporsi ketiga dengan pengambilan data secara acak dengan mendapatkan nilai rata rata akurasi sebesar 99,75%. Sedangkan untuk perangkingan sentimen terhadap masing masing tokoh publik dapat di ketahui yang memperoleh peringkat pertama yaitu KH Ma’ruf Amin , yang kedua yaitu Sandiaga Salahudin Uno, yang ketiga yaitu Joko Widodo, dan yang terakhir yaitu Prabowo Subianto

Keywords

Teknologi Informasi

Full Text:

PDF

References

Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia – APJII, “Penetrasi & Perilaku Pengguna Internet Indonesia – survey 2019,” p. 34, 2019

Abdillah, S. (2011). Penyakit Stroke Dengan Klasifikasi Data Mining Pada RS Santa Maria Pemalang.

Ariadi, D., & Fithriasari, K. (2015). Klasifikasi Berita Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayesian Classification dan Support Vector Machine dengan Confix Stripping Stemmer. JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2.

Balagatabi, Z. N., & Balagatabi, H. N. (2012). Comparison of Decision Tree and SVM Methods in Classification of Researcher ’ s Cognitive Styles in Academic Environment. 1(January), 31–43.

Borcard, D., Gillet, F., Legendre, P., Borcard, D., Gillet, F., & Legendre, P. (2011). Unconstrained Ordination. In Numerical Ecology with R. https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7976-6_5

Chen, L. F., Su, C. T., & Chen, K. H. (2011). An improved particle swarm optimization for feature selection. Intelligent Data Analysis, 16(2), 167–182. https://doi.org/10.3233/IDA-2012-0517

Copestake, A. (2007). Natural Language Processing Outline of today ’ s lecture. (October).

Crawley, M. J. (2007). The R Book. Chichester: John Wiley & Sons. In The R Book. https://doi.org/10.1002/9780470515075

Goodfellow, I. J., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Applied math and machine learning basics. Deep Learning, 25–26.

Hearst, M. A., & Hall, S. (n.d.). P99-1001.

Juniawan, I. (2009). Klasifikasi Dokumen Teks Berbahasa Indonesia Menggunakan Minor Component Analysis.

Lestari, A. R. T., Perdana, R. S., & Fauzi, M. A. (2017). Analisis Sentimen Tentang Opini Pilkada Dki 2017 Pada Dokumen Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Näive Bayes dan Pembobotan Emoji. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 1(12), 1718–1724.

Manning, C. D., Raghavan, P., & Schutze, H. (2008). Introduction to Information Retrieval. https://doi.org/10.1017/CBO9780511809071

Mitchell, T. M. (2009). Machine learning in ecosystem informatics and sustainability. IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75488-6_2

Prasetyo, E. (2014). Data Mining Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab. In Penerbit Andi. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.004

Rini, D. C., Farida, Y., & Puspitasari, D. (2016). Klasifikasi Menggunakan Metode Hybrid Bayessian-Neural Network (Studi Kasus: Identifikasi Virus Komputer). Jurnal Matematika “MANTIK,” 1(2), 38. https://doi.org/10.15642/mantik.2016.1.2.38-43

Saraswati, N. W. S. (2013). Naïve Bayes Classifier Dan Support Vector Machines Untuk Sentiment Analysis. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 586–591. Retrieved from http://is.its.ac.id/pubs/oajis/index.php/file/download_file/512

DOI: https://doi.org/10.18860/mat.v12i1.8356

Refbacks

There are currently no refbacks.

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

The journal is indexed by :

_______________________________________________________________________________________________________________

Editorial Office:
Informatics Engineering Department
Faculty of Science and Technology
Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
Jalan Gajayana 50 Malang, Jawa Timur, Indonesia 65144
Email: matics@uin-malang.ac.id
_______________________________________________________________________________________________________________

Username
Password
Remember me