ANALISIS DAN KLASIFIKASI SENTIMEN TERHADAP TWITTER STMIK AKAKOM YOGYAKARTA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Makin maraknya penggunaan jejaring sosial seperti Twitter menjadikan jejaring sosial tersebut sebagai data yang sangat besar. Salah satu pemanfaatan data ini adalah untuk mengetahui opini atau sentimen pengguna jejaring sosial terhadap suatu topik. Keberadaan Twitter telah digunakan secara luas oleh berbagai lapisan masyarakat dalam beberapa tahun terakhir. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba mencoba menganalisis tweet berbahasa Indonesia yang membicarakan tentang STMIK Akakom Yogyakarta. Analisis dilakukan dengan melakukan klasifikasi tweet yang berisi opini masyarakat tentang STMIK Akakom Yogyakarta. Klasifikasi sentimen terdiri dari positif, netral dan negatif. Penelitian ini menerapkan proses text mining serta menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasi sentimen dari tweet tersebut. Penelitian ini menggunakan 1000 data tweet yang diperoleh dari Twitter API untuk keperluan data training. Data tersebut diklasifikasi secara manual untuk menentukan sentimen dari tweet tersebut. Kemudian 50 data tweet digunakan untuk testing. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi sentimen secara otomatis dengan hasil pengujian 78% untuk sentimen, beberapa kendala dalam pemrosesan tweet secara realtime seperti duplikasi tweet (tweet spam), struktur Bahasa Indonesia yang cukup rumit dan beragam, dan belum banyak penelitian atau algoritma untuk optimasi pada kalimat berbahasa Indonesia. Kata Kunci : Analisis Sentimen, Analisis Sentimen dan Klasifikasi, Naive Bayes Classifier, Twitter