ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PELUNCURAN MACBOOK MODEL TERBARU PADA TWITTER DENGAN METODE NAIVE BAYES

Fiqih Alfiansyah Zahari; Abdul Halim Anshor; Sugeng Budi Rahardjo

doi:10.52005/restikom.v5i2.157

Fiqih Alfiansyah Zahari Universitas Pelita Bangsa
Abdul Halim Anshor Universitas Pelita Bangsa
Sugeng Budi Rahardjo Universitas Pelita Bangsa

DOI: https://doi.org/10.52005/restikom.v5i2.157

Keywords: Macbook, Klasifikasi, Naive Bayes, Sentimen Analisis

Abstract

Sudah banyak berbagai jenis laptop beredar dipasaran, yang saat ini terbagi menjadi 3 kelas, yaitu low-end, mid-end, dan high-end yang memiliki kelebihanya masing-masing. Twitter merupakan salah satu media sosial yang popular dikalangan pengguna internet, hal ini dikarenakan twitter mudah digunakan, bebas dalam mengeluarkan pendapat atau opini dan membahas berbagai masalah yang ada. Masalah yang banyak dibahas adalah peluncuran Macbook model terbaru salah satunya. Permasalahan ini mendapat perhatian dari masyarakat luas sehingga opini tersebut dapat diolah dengan cara yaitu analisis sentimen dan diperlukan sebuah metode yang dapat secara otomatis melakukan klasifikasi opini ke dalam kategori positif dan negatif melalui proses analisis sentimen. Naive Bayes merupakan teknik machine learning yang popular untuk pengklasifikasian. Klasifikasi dapat memberikan kemudahan bagi pengguna untuk melihat opini positif dan negatif. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasil klasifikasi terbaik diperoleh dengan nilai accuracy 84.53%, precision 99.79%, dan recall 75.70%.
Kata Kunci: Macbook, Klasifikasi, Opini, Data Mining, Naive Bayes

There are many different types of laptops on the market, which are currently divided into 3 classes, namely low-end, mid-end and high-end, each of which has its advantages. Twitter is one of the most popular social media among internet users, this is because Twitter is easy to use, free to express opinions or opinions and discuss various existing problems. The problem that has been widely discussed is the launch of the latest Macbook model, one of which. This problem has received attention from the wider community so that these opinions can be processed by means of sentiment analysis and we need a method that can automatically classify opinions into positive and negative categories through the sentiment analysis process. Naive Bayes is a popular machine learning technique for classification. Classification can make it easy for users to see positive and negative opinions. Based on the tests that have been done, the best classification results are obtained with accuracy values of 84.53%, precision of 99.79%, and recall of 75.70%.
Keywords: Macbook, Classification, Opinion, Data Mining, Naive Bayes