Klasifikasi Keberpihakan Tweet Menggunakan Multinomial Naïve Bayes (studi Kasus: Pemilihan Presiden 2019) - Alfian Yulianto; Anisa Herdiani; Indra Lukmana Sardi (eProceedings of Engineering, 2019)
AbstrakTweet yang tersebar di media sosial twitter dapat menunjukkan keberpihakan tweet terhadap calonpresiden dan wakil presiden yang akan menjabat. Banyak tweet yang dapat menunjukkan keberpihakanterhadap suatu paslon mulai dari tweet yang memuji paslon yang didukungnya hingga menjelekkan paslonyang tidak didukungnya. Penelitian ini menganalisis dari banyaknya tweet yang beredar untuk menilaikeberpihakannya berdasarkan data tweet pada sosial media twitter. Melalui tugas akhir penelitimemberikan solusi dengan klasifikasi otomatis yang dilakukan komputer dengan mengklasifikasikan tweettersebut apakah memihak Jokowi atau Prabowo. klasifikasi yang dibangun menggunakan metodemultinomial naïve bayes classifier, Hasil pengujian dengan 10-folds cross validation pada penelitian inimemiliki rata-rata hasil F1-Score 0,71 dan akurasi 0,72.Kata kunci : Klasifikasi, Plpres, Pemilihan Presiden, Multinomial Na¨ıve BayesAbstractTweets that are spread on social media twitter can show the tweet alignments of candidates for presidentand vice president who will take office. Many tweets can show partiality towards a paslon, starting fromtweets that compliment a paslon that it supports to vilify a paslon that it does not support. This studyanalyzes the number of tweets in circulation to assess its alignments based on tweet data on twitter socialmedia. Through this final project the researcher provides a solution with an automatic classification by acomputer by classifying the tweet whether it is in favor of Jokowi or Prabowo. the classification was builtusing the multinomial naïve bayes classifier method. The test results with 10-fold cross validation in thisstudy had an average F1-Score of 0.71 and an accuracy of 0.72.Keywords: Classification, Multinomial Na¨ıve Bayes, Presidential Election.