Analisis Sentimen Terhadap Universitas Gunadarma Berdasarkan Opini Pengguna Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier - Imam Mulya; Cut Maisyarah Karyati (Jurnal Ilmiah Komputasi, 2020)
Dalam upaya meningkatkan peminat mahasiswa baru, Universitas Gunadarma perlu mengetahui dan memperoleh opini masyarakat mengenai reputasi dan layanannya sendiri. Hal ini dapat dianalisa melalui kalimat-kalimat pada media sosial diantaranya melalui tweet pada twitter. Data yang digunakan pada penelitian ini berasal dari twitter yang berupa data opini pengguna komentar dari situs: https://www.twitter.com dengan kata kunci Gunadarma pada kolom pencarian, data opini yang diambil 365 data pada tanggal 26 April 2020 yang didapatkan dengan menggunakan bantuan aplikasi Crawling tweet Twitter pada sistus: https://netlytic.org/ yang di generated otomatis ke dalam format .csv. Data latih dianalisis berdasarkan nilai atributnya dengan menggunakan suatu metode klasifikasi. Proporsi data latih berjumlah 187 data dari total 267 data. Sementara jumlah data uji adalah sebanyak 80 data dari total data. Penelitian ini menggunakan bahasa R dengan IDE RStudio. Kemudian proses klasifikasi dilakukan menggunakan 2 metode yakni: lexicon based untuk menentukan kalimat supaya memiliki makna sentimen positif atau negatif dan naive bayes classifier untuk menghitung akurasi antara prediksi dan hasil actual dari sistem. Analisis sentimen divisualisasikan dalam bentuk histogram, diagram pie dan wordcloud. Pada penelitian analisis sentimen ini didapatkan hasil akurasi klasifikasi data tweet dari sistem analisis sentimen dengan menggunakan naive bayes classifier sebesar 86.42% dengan kesalahan system sebesar 13.58%. Berdasarkan hasil analisis sentimen tersebut dapat disimpulkan bahwa sentimen pengguna Twitter terhadap Universitas Gunadarma memiliki kecenderungan sentimen positif. Analisis sentimen terhadap Universitas Gunadarma dapat dimanfaatkan pihak Universitas Gunadarma dan dijadikan acuan untuk kemajuan dan meningkatkan kinerja dari berbagai pihak terkait.