Analisis sentimen pada Twitter dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier - Sigit Suryono; Emha Taufiq Luthfi (JNANALOKA, 2020)
Analisis Sentimen merupakan salah satu cabang dari bidang ilmu text mining. Analisis sentimen merupakan sumber penting dalam melakukan evaluasi dan pengambilan keputusan terhadap sebuah topik permasalahan. Tujuan utama dari analisis sentimen adalah untuk mengetahui polaritas dari kumpulan sentimen yakni apakah bernilai positif, negatif ataupun netral. Data sentimen paling umum bisa didapatkan dari media sosial, salah satunya adalah Twitter. Dalam penelitian ini, tweet-tweet yang berhubungan dengan suatu kata kunci tertentu, dicari dan di- kumpulkan dari Twitter dengan menggunakan application programming interface menjadi data mentah. Data mentah tersebut diolah dengan Natural Language Toolkit menggunakan bahasa pemrograman Python untuk diproses lebih lanjut. Klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengetahui tingkat akurasi dari proses klasifikasi dilakukan dalam penelitian ini. Program RapidMiner digunakan untuk melakukan proses klasifikasi. Dari hasil uji coba sebanyak empat kali, didapatkan hasil tingkat akurasi pada percobaan pertama sebesar 62.98%, percobaan kedua sebesar 64.95%, percobaan ketiga sebesar 66.36%, dan percobaan keempat sebesar 66.79%. Dari hasil klasifikasi didapat tingkat persentase sentimen positif sebesar 28%, sentimen negatif sebesar 20% dan sentimen netral sebesar 52%.