Analisis Sentimen Layanan Provider Telepon Seluler pada Twitter menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification - Ronny Julianto; Evi Dianti Bintari; Indrianti (Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence, 2017)
Pengguna twitter saat ini banyak menulis tentang opini-opini yang mengandung sifat positif, negatif, maupun netral terhadap suatu produk ataupun layanan jasa dengan menggunakan singkatan kata dan ejaan kata yang singkat serta tidak tepat sehingga menimbulkan salah penafsiran pendapat yang akan disampaikan. Oleh sebab itu, penelitian ini mencoba menganalisis tweet pada layanan provider telepon seluler sehingga dapat mempercepat proses klasifikasi dan mendapatkan kategori sentimen yang sesuai. Analisis dilakukan dengan mengklasifikasikan tweet yang berisi sentimen masyarakat terhadap layanan provider telepon seluler tertentu. Analisis ini melewati tahap text preprocessing yang terdiri dari case folding, normalisasi fitur, convert emoticon, tokenizing, normalisasi kata, stopword removal dan stemming. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayesian Classification. Naive Bayes Classification digabungkan dengan fitur untuk dapat convert emoticon, serta mengubah kata gaul menjadi kata baku dan menghitung akurasi menggunakan confusion matrix. Tahapan klasifikasi tweet berdasarkan data pelatihan yang telah diketahui kategorinya dan proses klasifikasi dokumen yang belum diketahui kategorinya. Penulis menggunakan 600 data tweet berkaitan dengan sentimen provider telepon seluler. Dari uji coba analisis sentimen serta klasifikasi yang dilakukan terhadap beberapa data tweet provider telepon seluler, akurasi yang dihasilkan mencapai 74%.