<![CDATA[Keberadaan Twitter telah digunakan secara luas oleh berbagai lapisan masyarakat dalam beberapa tahun terakhir. Kebiasaan masyarakat mem-posting tweet untuk menilai tokoh publik adalah salah satu media yangmerepresentasikan tanggapan masyarakat terhadap tokoh publik. Menjelang pemilihan umum, biasanya ada pihak-pihak tertentu yang ingin mengetahui sentimen dan tanggapan terhadap tokoh publik. Tokoh publik yangdinilai adalah tokoh yang dianggap layak dan memiliki kemampuan untuk dipilih menjadi pemimpin. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba menganalisis tweet berbahasa Indonesia yang membicarakan tentang tokohpublik. Analisis dilakukan dengan melakukan klasifikasi tweet yang berisi sentimen masyarakat tentang tokoh tertentu. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes Classifier. Naive BayeClassifier dikombinasikan dengan fitur untuk dapat mendeteksi negasi dan pembobotan menggunakan term frequency serta TF-IDF. Klasifikasi tweet pada penelitian ini diperoleh berdasarkan kombinasi antara kelasentimen dan kelas kategori. Klasifikasi sentimen terdiri dari positif dan negatif sedangkan klasifikasi kategori terdiri dari kapabilitas, integritas, dan akseptabilitas. Hasil pengujian pada aplikasi yang dibangun dan padatools RapidMiner memperlihatkan bahwa akurasi dengan term frequency memberikan hasil akurasi yang lebih baik daripada akurasi dengan fitur TF-IDF. Metode Support Vector Machine menghasilkan akurasi performansyang lebih baik daripada metode Naive Bayes baik dalam klasifikasi sentimen maupun dalam klasifikas kategori. Namun demikian, secara keseluruhan penggunaan metode Support Vector Machine dan Naive Baye sama-sama memiliki performansi yang cukup baik untuk melakukan klasifikasi tweet.]]>
