ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM ANALISIS SENTIMEN UNTUK KLASIFIKASI PADA LAYANAN INTERNET PT.XYZ - Aria Mustofa Hidayat; Mohammad Syafrullah (Telematika MKOM, 2017)
Kebiasaan masyarakat untuk mem-posting tweet yang memberikan informasi atau feedback terhadap suatu produk dapat dimanfaatkan sebagai landasan untuk mengetahui sentimen terhadap produk penyedia layanan internet yang ada di Indonesia. Kesulitan untuk mengolah data dan pengklasifikasian sentimen positif dan negatif yang tersedia pada media sosial Twitter serta nilai akurasinya menjadi suatu permasalahan. Pada penelitian ini akan membahas mengenai cara pengolahan data dari Twitter dengan tujuan untuk melakukan pengklasifikasian terhadap sentimen positif dan sentimen negatif dari posting tweet serta mencari akurasi dari metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier. Data tweets yang digunakan yaitu sebanyak 500 data dimana masing-masing data positif sebanyak 250 data dan data negatif sebanyak 250 data. Hasil dari eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini menunjukkan bahwa nilai akurasi klasifikasi dari metode Naïve Bayes Classifier yaitu sebesar 91.00%.