Analisis Sentiment Isu PILPRES 2019 Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Sagiyan Dimas Agusti, Said Yuslam Dahda, Nur Hi dayah, Ahmad Topaz Tektonika, Sumar ni Adi

Sari


Analisis sentimen adalah suatu analisa yang digunakan untuk mengetahui opini reaksi publik yang terdapat pada media sosia twitter mengenai pemilihan presiden tahun 2019. Pemilihan presiden tahun 2019 sudah baik dalam jalannya sehingga menimbulkan banyak opini – opini masyarakat baik secara positif atau negative. Melalui analisis sentimen, dengan mudah mengetahui opini yang ada di twitter mengenai pemilihan presiden tahun 2019 bernilai positif atau negative. Oleh karenanya dibuat suatu analisa sentimen untuk membantu proses tersebut. Adapun metode yang digunakan adalah metode Naïve Bayes Classifier. Metode naïve bayes digunakan karena mampu mengklasifikasikan opini-opini yang ada secara akurat. Fitur-fitur yang ada diambil menggunakan seleksi fitur term frequency. Hasil dari penelitian ini menunjukkan kurang lebih 80,8% komentar positif dan 19,2%  bernilai negatif.

Kata Kunci


Algoritma Naive Bayes, PILPRES 2019, Analisis Sentimen

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


statista.com (2019) data statista

Agung Yudhawiranata (2019) Debat PILPRES 2019.

Sari Dewi (2016) Komparasi 5 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Keberhasilan Pemasaran Produk Layanan Perbankan. Jurnal Techno Nusa Mandiri Vol. XIII, 60.


Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) STMIK Tasikmalaya

Copyright © 2019 Jurnal VOI (Voice Of Informatics)

E-ISSN : 2579-3489

Lisensi Creative Commons
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional.