ANALISIS SENTIMEN REVIEW PRODUK MOTOR HONDA PCX DAN YAMAHA N-MAX PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Abstract

Berkembangnya dunia teknologi informasi dan komunikasi yang pesat tidak jauh dari para penyedia layanan web yang menyajikan informasi beragam, contoh salah satunya yaitu data text yang didapat dari twitter. Namun, karena jumlah dan variasi komentar yang begitu banyak, membacanya satu per satu akan memakan waktu yang lama. Jika seorang pengunjung hanya membaca sedikit komentar, informasi yang diperoleh dapat menjadi tidak objektif. Untuk mengatasi masalah tersebut, perlu dilakukan analisis sentimen pada twitter menggunakan algoritma naïve bayes. Tweet diklasifikasi menjadi 3 kategori yaitu sentimen positif, negatif dan netral. Proses analisis sentimen terdiri dari tahapan crawling, labelling, text processing, pembobotan menggunakan perhitungan TF-IDF, implementasi naïve bayes, evaluasi menggunakan confusion matrix. Hasil penelitian menunjukan bahwa honda pcx menghasikan akurasi sebesar 0,79%, presisi positif 80%, presisi negatif 25%, presisi netral 90%, recall positif 80%, recall negatif 50%, recall netral 76%. Untuk yamaha n-max menghasilkan akurasi sebesar 72%, presisi positif 71%, presisi negatif 21%, presisi netral 93%, recall positif 71%, recall negatif 75%, recall netral 56%.