RANCANG BANGUN APLIKASI WEB UNTUK ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KINERJA PEMERINTAH PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Abstract

Analisis sentimen adalah suatu kegiatan memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual dengan tujuan untuk mendapatkan informasi yang terkandung dalam suatu kalimat sentimen. Twitter menjadi salah satu sosial media yang digunakan untuk menyampaikan sentimen. Kegiatan analisis sentimen pada media sosial twitter ini memerlukan usaha yang cukup besar karena data sentimen di media sosial twitter berkembang sangat pesat secara eksponensial. Menganalisis sentimen pengguna Twitter satu persatu dengan cara manual bukanlah hal yang efektif karena harus ekstra dalam mengeluarkan banyak tenaga, biaya dan membutuhkan waktu yang cukup banyak sehingga perlu adanya sebuah sistem yang bisa menganalisis sentimen secara otomatis. Oleh karena itu penulis mengusulkan untuk merancang dan membangun sebuah aplikasi web untuk analisis sentimen pengguna twitter menggunakan Naïve Bayes Classifier yang dapat mengekstrak informasi dan mengklasifikasi sentimen secara otomatis. Aplikasi ini dibangun menggunakan framework Python Flask. Untuk proses vektorisasi dan klasifikasi sentimennya penulis menggunakan algoritma CountVectorizer dan Naïve Bayes Classifier. Berdasarkan pengujian model Naïve Bayes Classifier yang telah dilakukan menggunakan 30 data uji didapatkan akurasi sebesar 93%, presisi 100%, recall 86% dan f1-score sebesar 92%.