Implementasi Text Mining Untuk Analisis Opini Publik Terhadap Calon Presiden - Trya Sovi Kartikasari; Hendry Setiawan; Paulus Lucky Tirma Irawan (Jurnal Simantec, 2018)
Sistem presidensial merupakan salah satu bentuk demokrasi di Indonesia. Sistem tersebut menitikberatkan pada penyelenggaraan pemilihan umum presiden dan wakilnya yang dilakukan secara langsung oleh rakyat. Tingkat terpilihnya seorang presiden dapat dilihat dari opini publik yang beredar, salah satunya pada media sosial yang juga merupakan bagian dari  kampanye. Dalam penelitian ini akan dianalisa opini yang berkaitan dengan elektabilitas calon presiden dari media sosial Twitter dari media sosial Twitter menggunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) dan menentukan faktor-faktor yang terbentuk dari opini menggunakan Principal Component Analysis (PCA). Data opini dari media sosial Twitter didapatkan menggunakan kata kunci “Jokowi” dan “Prabowo”. Sebagian opini tersebut dipilih sebagai data latih untuk  didapatkan kelas bersentimen negatif dan positif. Setelah proses pelatihan, dilakukan proses terhadap data uji dan data validasi. Hasil akurasi untuk data uji topik Jokowi pada tweet bersentimen positif mendapatkan akurasi sebesar 88.63% dan negatif sebesar 91.06%. Sementara untuk Prabowo bersentimen positif mendapatkan akurasi sebesar 88.58% dan negatif sebesar 80.37%. Rerata akurasi untuk keseluruhan topik adalah adalah 86.89%. Untuk mendapatkan faktor pada setiap sentimen, dilakukan proses perhitungan nilai PCA. Setiap sentimen tersebut kemudian dilakukan analisis faktor oleh pakar, yakni didapatkan 20 faktor yang sudah berhasil diinterpretasikan oleh pakar.