Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 pada Analisis Sentimen Presiden 3 Periode di Twitter

Abstrak

Masyarakat Indonesia memperdebatkan kemungkinan adanya wacana presiden Indonesia 3 Periode, jadi menarik untuk diselidiki. Pembatasan dua periode masa jabatan presiden Indonesia oleh MPR merupakan upaya  rakyat indonesia di bawah MPR untuk mencegah presiden Indonesia tetap berkuasa lebih dari 10 tahun, agar menghindari penyalahgunaan dari satu pihak. Wacana ini menimbulkan pro dan kontra, salah satunya pada di platform media sosial Twitter. Perlu adanya analisis sentimen karena adanya Opini yang diberikan oleh masyarakat. Analisis sentimen adalah proses menganalisis atau klasifikasi pendapat, perasaan, sikap, perasaan, dan penilaian seseorang tentang pendapat masyarakat yang diperoleh dari berbagai platform media sosial maupun internet. Tujuannya adalah untuk mengetahui bagaimana sentimen di masyarakat terhadap Presiden 3 Periode di Indonesia melalui tweet di media sosial Twitter. Dalam penelitian ini dilakukan proses analisis opini masyarakat tentang Presiden 3 Periode dengan mengklasifikasikan opini ke dalam sentiment positif atau sentimen negatif. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode algoritma Naïve bayes dan C4.5 dijadikan sebagai perbandingan. Identifikasi masalah pada penelitian ini yaitu bagaimana menganalisis sentimen berdasarkan pendapat masyarakat Indonesia di Twitter dan akurasi yang diperoleh algoritma Naïve bayes dan C4.5. Hasil klasifikasi pada data uji menunjukkan, algoritma Naïve bayes dan C4.5 lalu hasil klasifikasi dan algoritma C4.5 berhasil mendapatkan Akurasi sebesar 78%, sementara Algoritma Naïve bayes mendapatkan akurasi sebesar 85%