Aplikasi Sentiment Analys Data Mining Pada Twitter Dengan Metode Naive Bayes Terhadap Produk Indomie

Abstract

Produk Indomie sudah lama beredar di Indonesia dan memiliki pendangan produk yang bervariasi ada yang bertanggapan positif dan ada juga yang bertanggapan negatif terhadap produk Indomie, kini produk Indomie sudah menyebar luas keluar negeri untuk mendapatkan data tentang tanggapan konsumen tidaklah mudah dikarenakan konsumen yang tidak berdomisili di Indonesia dan juga adanya faktor ketidakpastian apakah subjek tersebut merupakan konsumen produk Indomie. Namun data dapat diambil dengan menggunakan media sosial Twitter yang membatasi konten pengguna untuk hanya memuat 140 karakter setiap tautan, dengan menggunakan Tweepy untuk mengambil data dari Twitter dan mengolah data dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang diimplementasi kedalam bahasa Python dengan bantuan Natural Language Toolkit. Pembuatan aplikasi ini diharapkan dapat mendapatkan hasil analisis sentiment yang akan menghasilkan kecenderungan konten pengguna Twitter yang lebih banyak tanggapan positif atau negatif pada produk Indomie.