ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PARTAI POLITIK PENDUKUNG CALON GUBERNUR DI JAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DECISION TREE LEARNING - Muhammad Rizqo Fajriansyah; Siswanto Siswanto (Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, 2018)
Internet telah menjadi sarana berbagi informasi dan mengekspresikan opini dengan respon yang cepat oleh pengguna di jejaring sosial. Layanan jejaring sosial memungkinkan setiap orang saling berinteraksi dan berbagi informasi tanpa batasan ruang dan waktu. Salah satu jejaring sosial yang populer dan banyak digunakan adalah Twitter. Pada tahun 2017 dilaksanakan pemilihan calon gubernur yang menjadi perhatian masyarakat, informasi digunakan masyarakat untuk menilai partai politik perserta salah satunya opini negatif dan positif yang berasal dari twitter. Dalam menentukan polaritas positif atau negatif suatu opini dapat dilakukan secara manual, tetapi mempertimbangkan bertambahnya opini menjadi semakin banyak, tentunya banyak waktu yang akan semakin banyak terpakai. Maka diajukan sebuah metode machine learning untuk mengklasifikasikan konten opini dari sumber data yang sangat banyak. Metode machine learning untuk melakukan analisis terhadap konten tweet yaitu menggunakan pohon keputusan atau decision tree learning yang dibangun dengan algoritma C 4.5. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis tweet yang bersifat opini terhadap partai politik peserta pemilihan calon gubernur 2017. Analisis sentimen terhadap partai politik dilakukan untuk menganalisa opini negatif dan positif dari pengguna twitter terhadap partai peserta pemilihan calon gubernur 2017. Hasil dari pengujian alpha menunjukan bahwa sistem analisis sentimen menggunakan algoritma C4.5 bebas dari kesalahan sintak dan berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasil pengujian aplikasi dapat disimpulkan bahwa aplikasi analisis sentimen ini baik untuk referensi tambahan masyarakat terhadap partai politik. Hasil dari pengujian akurasi klasifikasi menggunakan pohon keputusan yang dibangun algoritma C4.5 berdasarkan data latih dan 150 data uji yang digunakan menghasilkan rata rata error 36%.