Analisis Sentimen Terhadap E-commerce Pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naïve Bayes

Abstract

Analisis Sentimen adalah associate di bidang analitik yang telah terbukti menjadi salah satu peran penting secara signifikan untuk mengungkapkan beberapa pendapat yang dapat ditindak lanjuti menggunakan basis data teks yang sangat besar dari beberapa domain yang beragam. Masyarakat sering menggunakan media sosial sebagai sarana untuk mengekspresikan pikiran, minat, dan pendapatnya tentang berbagai hal. Ribuan kiriman terjadi setiap hari di setiap media sosial. Data yang akan digunakan pada penelitian ini diambil dengan cara carwling data pada media sosial twitter dengan menggunakan RStudio dan Twitter API mengenai komentar atau opini masyarakat terhadarp e-commerce. Tweet tersebut terlebih dahulu akan melalui proses preprosessing, Casefolding, tokenizing, stemming dan diberi label positif dan negatif menggunakan sentiment scoring atau lexiconbased dan diklasifikasian mengunkan metode naïve bayessial. Data yang digunakan pada penelitian ini sejumlah 4000 data yang dibagi menjadi data uji dan data latih. Hasil dari penelitian ini adalah menunjukan bahwa tingkat akurasi menggunakan metode naïve bayes menunjukan angka sebesar (79%).