Implementasi Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) untuk Menganalisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Transjakarta

Abstract

Twitter merupakan dari salah satu platform media sosial yang populer di Indonesia. Twitter menjadi salah satu media untuk mengungkapkan perasaan bagi para pengguna dan memberikan kritik atau saran terhadap suatu objek. Transjakarta merupakan salah satu transportasi umum yang memiliki jumlah penumpang harian terbanyak dibandingkan dengan transportasi umum lainnya. Berbagai pengalaman dirasakan oleh para pengguna Transjakarta. Beberapa pengguna membagikan pengalaman tersebut di Twitter. Namun tidak hanya pengalaman tetapi pendapat, kritik, dan saran juga pengguna utarakan di Twitter. Salah satu permasalahan yang terjadi pada Transjakarta yaitu beberapa halte mengalami penutupan sementara waktu. Selain itu marak terjadinya kasus asusila yang dialami oleh beberapa pengguna Transjakarta. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis opini pengguna media sosial Twitter terhadap Transjakarta dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan  Naïve Bayes. Pada penelitian ini menggunakan lexicon based untuk pemberian label dari masing-masing kelas dan menggunakan dataset sebanyak 6736 tweet. Hasil yang didapatkan dari kelas positif berjumlah 2228 dan kelas negatif 2821. Berdasarkan Metode Support Vector Machine didapatkan akurasi 84.95%, presisi 83%, recall 83% dan f1-score 83% sedangkan Metode Naïve Bayes didapatkan akurasi 76.43%, presisi 78%, recall 68% dan f1-score 73%. Kata kunci: Twitter; Transjakarta; Lexicon Based; Naïve Bayes; Support Vector Machine