ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP MENTERI INDONESIA DENGAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES - Siti Nurhasanah Nugraha; Rangga Pebrianto; Abdul Latif; Muhammad Rifqi Firdaus (Universitas Muhammadiyah Gresik, 2022)
Kabinet Indonesia Maju adalah kabinet pemerintahan Indonesia pada pimpinan Presiden JokoWidodo dan Wakil Presiden Ma’ruf Amin. Dengan dilantiknya para menteri di Kabinet IndonesiaMaju, tokoh politik yang memiliki jabatan dan tanggung jawab sebagai menteri dalammelaksanakan tanggung jawabnya tak lepas dari berbagai opini. Salah satu metode untukmengelompokkan kategori opini pengguna media sosial adalah sentiment analyst. Penelitian inimenggunakan dataset hasil crawling dari twitter dengan kata kunci “Menteri”. Hasil crawlingdiolah menggunakan kedua model algoritma yaitu Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes.Penelitian ini membandingkan hasil cross validation algoritma SVM dengan Naïve Bayes. Hasilcross validation dari algoritma SVM menunjukkan nilai accuracy sebesar 89,60%, recall 90,91%,precission 97,64%. untuk algoritma Naïve Bayes dihasilkan accuracy sebesar 85,74%, recall85,74%, precission 100,00%. SVM bekerja memaksimalkan margin antara dua kelas yang berbeda,Naïve Bayes sederhana menerapkan teori probabilitas untuk mencari kemungkinan terbesar dariklasifikasi. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan kedua algoritma yang digunakan memberikansolusi untuk masalah klasifikasi dalam kasus analisis sentimen menteri, terlepas dari SVMmenghasilkan akurasi yang lebih baik.