TEXT MINING DALAM ANALISIS SENTIMEN ASURANSI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Luthfia Oktasari; Yulison Herry Chrisnanto; Rezki Yuniarti (Prosiding SNST Fakultas Teknik, 2016)
Text mining adalah salah satu teknik penambangan data yang berupa teks. Analisis sentimen didefinisikan sebagai ilmu untuk melakukan analisa dari pendapat, sikap, emosi seseorang ke dalam bahasa tertulis. Salah satu media yang dapat digunakan dalam melakukan analisis sentimen yaitu melalui media sosial yang menjadi sarana dalam menunjang perusahaan atau organisasi untuk kegiatan penyampaian informasi kepada masyarakat seperti yang dapat dilihat pada perusahaan penyedia layanan asuransi. Pendapat masyarakat terhadap jasa penyedia asuransi banyak disampaikan di media sosial salah satunya pada akun jejaring sosial facebook. Analisis sentimen dibutuhkan untuk mendapatkan informasi yang dapat digunakan sebagai manajemen reputasi dan sarana evaluasi bagi perusahaan. Pada penelitian ini dibuat sistem dengan tujuan untuk menghasilkan informasi sentimen masyarakat yang mengarah ke sentimen positif dan negatif mengenai asuransi dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Dari Pengujian yang telah dilakukan pada penelitian dengan pre-proses,pendekatan rule based dan klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes Classifier diperoleh hasil akurasi sebesar 95%. Kata kunci: Analisis sentimen, Asuransi, Naïve Bayes Classifier.