ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP DOMPET ELEKTRONIK DENGAN METODE LEXICON BASED DAN K – NEAREST NEIGHBOR - Salim, Siti Saidah; Mayary, Joanna (Universitas Gunadarma, 2020)
Analisis sentimen telah menempatkan peran sebagai alat bisnis intelijen. Kemampuan Analisis sentimen antara lain mengekstrak opini publik tentang topik tertentu, produk atau jasa yang di dalam nya terkandung teks-teks yang tidak terstruktur. Analisis sentimen merupakan proses untuk memahami, mengekstrak, dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi yang akurat, penerapannya pada transaksi elektronik mempengaruhi kebutuhan gaya hidup konsumen dan aktivitas berbelanja. Dompet elektronik adalah suatu metode pembayaran yang terbaru di Indonesia. Dompet elektronik diistilahkan sebagai e-wallet, dompet digital, digital wallet atau electronic wallet. Penelitian ini mengadopsi analisis sentimen dengan metode Lexicon Based dan K-Nearest Neighbor. Tahapan penelitian terdiri dari analisis sumber data, preprocessing data, klasifikasi sentimen dengan metode Lexicon Based untuk menentukan sentimen positif dan negatif, klasifikasi dengan metode K-Nearest Neighbor untuk perhitungan akurasi dengan confusion matrix, visualisasi wordcloud dan histogram serta tampilan menggunakan packages shiny RStudio. Metode Lexicon Based menggunakan data OVO sebanyak 357 tweets, data GOPAY sebanyak 337 tweets, dan data LinkAja sebanyak 255 tweets. Hasil akhir perhitungan metode K-Nearest Neighbor dengan confusion matrix untuk tweet OVO diperoleh nilai akurasi sebesar 86,91%, tweet Gopay diperoleh nilai akurasi sebesar 94,05%, serta tweet LinkAja diperoleh nilai akurasi sebesar 76,31%.