Sentimen Analisis Pada Media Online Mengenai Pemilihan Presiden 2019 Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes - Mehdi Mursalat Ismail; Kemas Muslim Lhaksmana (eProceedings of Engineering, 2019)
Baru-baru ini sedang ramai pemberitaan mengenai pemilihan presiden di media online. Dengan maraknya pemberitaan mengenai pemilihan presiden tersebut, media online digunakan sebagai penggiring opini publik yang efektif. Maka dari itu penelitian ini mengimplementasikan metode Naive Bayes Classifier pada Sentiment Analysis yang memungkinan kita untuk mengetahui kecondongan politik suatu media online. Penelitian ini akan ditujukan kepada teks yang berhubungan dengan pemilu 2019. Sebelum proses sentiment analysis, dilakukan terlebih dahulu pengambilan data berupa teks dengan metode web scraping, lalu dilakukan text preprocessing pada data teks tersebut. Output dari sentiment analysis ini berupa confusion matrix. Penelitian ini membangun sistem yang dapat mendeteksi sebuah berita memiliki sentimen positif atau negatif pada salah satu pasangan calon presiden tahun 2019 dengan akurasi sebesar 79,5% untuk berita mengenai Jokowi-Ma’ruf dan 64% untuk berita mengenai Prabowo-Sandi. Kata Kunci : sentiment analysis, naive bayes classifier, web scraping, text preprocessing, confusion matrix