Analisis sentimen merupakan bidang yang saat ini sangat diminati oleh berbagai kalangan. Analisis sentimendapat dilakukan dengan menggunakan dokumen maupun opini dari media sosial. Salah satu media sosial yang biasanya digunakan sebagai sarana opini adalah media sosial Facebook. Sebelum sebuah teks diklasifikasikan, perlu dilakukan POS Tagging yang merupakan tahap pelabelan kata dimana tujuannya adalah untuk menentukan kata yang termasuk opini dan non opini. Untuk pelabelan kata dapat menggunakan Hidden Markov Model maupun Rule Based. Adapun metode yang biasa digunakan dalam analisis sentimen adalah metode Naïve Bayes Classifier. Metode ini mengklasifikasikan probalitas dengan sederhana. Naïve Bayes Classifier dapat digunakan untuk mengklasifikasikan opini ke dalam opini positif maupun negatif. Selain itu metode ini menggunakan data latih dalam proses klasifikasinya. Klasifikasi yang dihasilkan dari metode Naïve Bayes Classifier tergolong cukup baik. Untuk menguji tingkat keakuratan sistem dalam mengklasifikasikan opini, maka dilakukan pengujian hasil klasifikasi. Dari hasil pengujian diperoleh rata-rata akurasi sebesar 87,1 %. Semakin banyak data latih yang mirip dengan data testing maka hasil klasifikasi akan semakin bagus. Kata Kunci—Facebook, Analisis Sentimen, POS Tagging, Naïve Bayes Classifier, Akurasi
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.