ANALISIS SENTIMEN CALON PRESIDEN INDONESIA 2014 DENGAN LIMA CLASS ATTRIBUTE

GHULAM ASROFI B, Bapak Teguh Bharata Adji, S.T., M.T., M.Eng, Ph.D; Adhistya Erna Permanasari., S.T., M.T., Ph.D

2015 | Tesis | S2 Teknik Elektro

Penggunaan Twitter sekarang ini tidak hanya sebatas pada media sosial untuk pertemanan, akan tetapi Twitter juga digunakan sebagai alat promosi dan kampanye. Pengguna Twitter bebas untuk mengeluarkan pendapat dan opininya, termasuk opini tentang calon Presiden Indonesia 2014. Penelitian ini menampung pendapat dan opini masyarakat tersebut dengan membaginya menjadi lima class attribute, yaitu sangat positif, positif, netral, negative dan sangat negatif. Proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier (NBC) dengan preprocessing data menggunakan tokenisasi, cleansing dan filtering. Data yang digunakan adalah tweet dalam bahasa Indonesia tentang calon Presiden Indonesia 2014, dengan jumlah dataset sebanyak 900 tweet yang didistribusikan secara merata kedalam lima class attribute. Hasil akurasi tertinggi didapatkan saat menggunakan tokenisasi n-gram, stopword list WEKA dan emoticons, yaitu dengan nilai akurasi 71,9%, nilai presisi 71,6%, nilai recall 71,9% nilai TP rate 66,1% dan nilaiTN rate 65%.

Nowadays, Twitter is not only used for social media to maintain friendship, but also Twitter is used to promote and campaign. Twitter usersare free to express their opinions, including opinions about candidates of Indonesian President 2014. This research accommodatethepublic opinions by classified it into five classattributes : very positive, positive, neutral, negative and very negative. The classificationprocess using Naïve Bayes Classifier (NBC) with data preprocessing using tokenization, cleansing and filtering. The data used in this research areinIndonesian tweetsabout candidatesof Indonesian President 2014, with 900 tweets of dataset and distributed to five class attributes equally. As result, highest accuracy obtained when the experimentusing combination of tokenization n-gram, stopword list WEKA and emoticons, which is the values consisting 71,88% accuration, 71,6% precision, 71,9% recall, 6,1% TP rate and 65% TN rate.

Kata Kunci : sentiment analysis, candidate of indonesian president 2014, five class attribute, analisis sentimen, calon presiden indonesia 2014, lima class attribute