Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Gubernur DKI Jakarta (Ahok) Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Pendekatan Bernoulli dan Chisquare

Media sosial twitter biasa dipakai sebagai sarana untuk menyampaikan opini atau pendapat karena bersifat umum, bebas dan interaktif sehingga siapa saja dapat meggunakannya. Banyak opini yang dapat ditemukan di twitter salah satunya tentang opini terhadap kinerja gubernur DKI Jakarta Basuki Tjahya Purnama (Ahok). Opini pengguna twitter terhadap figur pemimpin dapat dijadikan media untuk mengetahui tanggapan publik terhadap kebijakan yang diambil. Hal tersebut sangat berguna sebagai bahan evaluasi untuk menentukan kebijakan yang terbaik untuk rakyatnya. Namun banyaknya opini yang bertentangan kadang menyulitkan untuk proses klasifikasi. Salah satu cara untuk mempermudah proses klasifikasi adalah menggunakan analisis sentimen. Analisis sentimen adalah proses klasifikasi secara otomatis ke dalam dua kelas, yaitu sentimen positif dan sentimen negatif. Metode yang populer dipakai untuk melakukan analsis sentimen adalah metode klasifikasi Naive Bayes dengan pendekatan bernoulli model dan chisquare. Hal tersebut bertujuan untuk membuat hasil klasifikasi lebih akurat. Dalam penelitian ini perangkat lunak yang dibuat untuk mengimplementasikan menggunakan bahasa C#. Data training yang digunakan tweet yang ditujukan kepada akun official dari Basuki Tjahya Purnama yang dicrawling pada periode bulan April 2016, kemudian diklasifikasi secara manual. Sebelum proses klasifikasi, dilakukan preprocessing agar tweet dapat dilakukan perhitungan. Berdasarkan pengujian yang dilakukan dengan k-fold cross validation terhadap 500 data uji, klasifikasi naive bayes dengan pendekatan bernoulli dan chisquare diperoleh hasil berupa akurasi sebesar 80,97%.

Twitter is a social media commonly used to express opinions or views because it's public, free and interactive so anyone can use. Many opinions can be found on twitter, for example opinions on the performance of Jakarta Governor's Basuki Tjahya Purnama (Ahok). Opinion of twitter users about a leading figure can be great to know the public response to the measures taken. This is very useful as an evaluation which one the best policy for the people. But too many number of dissenting opinions is difficult for the classification process. One way to simplify the classification process is using sentiment analysis. Sentiment analysis is automatic classification process into two classes, positive sentiment and negative sentiment. A popular method used to perform the analysis sentiment is Naive Bayes classification method. approach Bernoulli models and chisquare. It aims to make the results of classification more accurate. In this case, software to implement naive bayes method is C# language. Training data used tweet addressed to the official account of Basuki Tjahya Purnama in April 2016, then classified manually. Before the classification process, preprocessing must to do, then tweets can be calculated. Based on tests performed by k-fold cross validation on 500 test data, Naive Bayes classification approaches and the chisquare Bernoulli obtained results in the form of 80,97% accuracy.