TY  - THES
TI  - ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PESERTA PEMILU 
PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN PERBANDINGAN 
METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
UR  - http://eprints.unpak.ac.id/7911/
PB  - Universitas Pakuan
N2  - ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PESERTA PEMILU 
PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN PERBANDINGAN 
METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE
Fanny Syafira1)
,Irma Anggraeni 2)
,Prihastuti Harsani3)
1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer Universitas Pakuan, Jl. Pakuan PO Box 452, Bogor 16143,Jawa Barat,
Indonesia
3 Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Science, PakuanUniversity,
Bogor, West Java, 16143, Indonesia
Abstrak
Dalam penelitan ini akan dilakukan analisis sentimen masyarakat terhadap peserta pemilu 2019
yang diungkapkan melalui jejaring sosial Twitter. Ada beberapa tahap untuk melakukan analisis sentimen, 
diantaranya adalah tahap pengumpulan data (scraping), spelling normalization, case folding, tokenizing, 
stopword, stemming dan klasifikasi opini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector 
Machine. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa pasangan Capres 01 mendapatkan jumlah 14,2% untuk 
sentimen positif, 68,15% sentimen negatif dan 19,5% sentimen netral. Sedangkan pasangan capres 02
mendapatkan total 24,7% sentimen positif, 64,5% sentimen negatif, dan 10,65% sentimen netral. Algoritma 
Naïve Bayes Classifier merupakan algoritma yang tepat untuk kasus analisis sentimen masyarakat media 
sosial Twitter dengan akurasi 94% dan 99% sedangkan pada metode Support Vector Machine hanya 
memperoleh akurasi 72% dan 65%.
Kata Kunci : Algoritma Naïve Bayes Classifier, scraping
Y1  - 2019/08/01/
ID  - eprintsunpak7911
AV  - public
EP  - 24
M1  - Skripsi
A1  - Nurul Kilah, Fany Syafira
A1  - Harsani, Prihastuti
A1  - Anggraeni, Irma
ER  -