Metode Klasifikasi Analisis Sentimen pada Media Sosial

Abstract

Di era industri 4.0 dimana banyaknya kegiatan dengan menggunakan internet, persaingan dalam dunia bisnis sangat meningkat dan mendorong setiap perusahaan atau suatu bisnis untuk terus melakukan perkembanngan dan mengikuti setiap perubahan yang terjadi. Untuk meningkatkan kualitas suatu perusahaan dan inovasi dari suatu bisnis terdapat beberapa cara salah satunya dengan mengetahui opini apa yang berkembang di masyarakat mengenai perusahaan tersebut. Dari banyaknya opini yang diberikan oleh masyarakat terhadap perusahaan tersebut, selanjutnya akan diproses dengan menggunakan analisis sentimen. Dari banyaknya penelitian, analisis sentimen memiliki banyak metode dalam penyelesaian masalahnya. Namun belum ada penelitian mengenai metode klasifikasi yang paling banyak digunakan dan metode mana yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk melihat metode klasifikasi yang paling banyak digunakan dan metode klasifikasi yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi untuk analisis sentimen pada Sosial Media menggunakan metode Systematic Literature Review (SLR). Hasil dari penelitian ini disimpulkan bahwa metode klasifikasi yang paling banyak digunakan adalah metode Naïve Bayes Classifier dan tingkat akurasi dari suatu metode dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti jumlah data yang digunakan.