ANALISA SENTIMEN TERHADAP TOKOH PUBLIK MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE - Deni Rusdiaman; Didi Rosiyadi (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2019)
Twitter merupakan salah satu sosial media yang banyak digunakan oleh masyarakat dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah twitter digunakan sebagai tempat untuk menyampaikan setiap pendapat atau opini terhadap suatu hal seperti pendapat atau opini terhadap tokoh publik. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa sentimen terhadap tokoh publik yang diungkapkan masyarakat melalui jejaring sosial twitter. Ada beberapa tahap dalam melakukan sentiment analis diantaranya adalah pengumpulan data menggunakan API Twitter, memberikan label kepada setiap twit secara manual, Pre Processing Data dan POS Tagging. Untuk mendapatkan hasil esktraksinya, penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Mechine agar hasil tersebut dapat dibandingkan keakurasiannya. Hasil dari penilitian ini didapat bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki tingkat keakurasian sebesar 73.96% sedangkan untuk algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat keakurasian sebesar 71.94% dengan menggunakan dataset yang didata.