ANALISIS SENTIMEN TERHADAP WACANA POLITIK PADA MEDIA MASA ONLINE MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES - Andi Nurul Hidayat (Jurnal Elektronik Sistem Informasi dan Komputer, 2015)
Analisissentimenmerupakansalahsatu domain Text Mining ataupenggalian data berupateks, yang di antaranyaterdapat proses mengolahdanmengekstrak data tekstualsecaraotomatisuntukmendapatkaninformasi. Manfaatanalisissentimendalamduniapolitikantara lain untukmembantudalammenganalisiskebijakanpublikpemerintahsertamemberikanefisiensiwaktudanefisiensikerjabagi para penyediaberitadalammengklasifikasikanberitadanmembantu para pencariberitauntukmendapatkanwacanaberitapolitikharian yang merekainginkan. Proses padaanalisissentimendiawalidengan preprocessing, dilanjutkandenganpembobotan kata, kemudianpenghitungan cosine similarity, danklasifikasi. Preprocessing terdiridaribeberapatahapyaitu cleansing, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Metodepembobotan kata yang digunakanadalah Term Frequecny Inverse Document Frequency (TF-IDF) danmenggunakan Support Vector Machine (SVM). Naive Bayes Classifier (NBC), sebagaimetodeklasifikasinya. Adalahsuatumetodepengklasifikasianberdasarkanmayoritasdari polarity documensubjectifity yang di hasilkandari crawling. Metodeinibertujuanuntukmengklasifikasiobjekbaruberdasarkanatributdan training sample. PengujianakurasidariAnalisisSentimenTerhadapWacanaPolitikPada Media Masa Online BerbahasaInggrisdenganmetode NB menghasilkan rata-rata akurasisebesar 59,98 % dannilaitertinggiakurasisebesar SVM 90,50%.