ANALISIS SENTIMEN KEPUTUSAN PEMINDAHAN IBUKOTA NEGARA MENGGUNAKAN KLASIFIKASI NAIVE BAYES

Abstract

Keputusan pemerintah Indonesia mengenai pemindahan ibukota memperoleh tanggapan secara positif dan negatif oleh masyarakat di media sosial diantaranya melalui Twitter. Data analisis sentimen diambil dari opini masyarakat yang menggunakan bahasa Indonesia dari tweet media sosial Twitter secara crawling. Pencaharian kata yang digunakan adalah #IndonesiaIbuKotaBaru, #IbukotaPalangkaraya, dan #YukUsulIbukotaDimana. Tahapan kegiatan penelitian terdiri dari pengumpulan data melalui media sosial Twitter,  pre-processing data, seleksi fitur, klasifikasi dengan Naive Bayes, dan evaluasi.  Pre-processing data mencakup normalization, case folding, convert emoticon, convert negation, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Seleksi fitur adalah dengan memanfaatkan  term frequency. Sedangkan untuk evaluasi menggunakan cross validation dan confusion matrix dengan cara mendapatkan perhitungan akurasi. Tujuan penelitian ini adalah melakukan analisis sentimen opini masyarakat sehubungan dengan keputusan pemindahan ibukota Republik Indonesia dengan klasifikasi dua kelas yaitu positif dan negatif. Jumlah data yang digunakan  sebanyak 200 data tweet yang terbagi atas 100 opini positif dan 100 opini negatif dengan menggunakan lima rasio perbandingan data latih dan data uji. Penelitian ini menghasilkan akurasi rata-rata sebesar 89,86%.