Analisis Sentimen pada Twitter untuk Memprediksi Hasil Pilkada Menggunakan Rule-Based Classification Berbasis Sentimen Leksikon Indonesia.
Abstract
Media sosial telah digunakan sebagai kampanye pilkada, salah satunya adalah
Twitter. Setiap tweet yang beredar pada saat pemilu mengandung opini dari masyarakat
terhadap pilkada yang sedang berlangsung. Penelitian ini akan menganalisis sentimen pada
opini yang terdapat pada Twitter untuk memprediksi hasil Pilgub di Jawa Barat 2018.
Pengambilan data tweet dilakukan pada tanggal 24 Februari – 4 April 2018 (masa
kampanye) menggunakan library Tweepy dengan bahasa pemrograman Python 2.7.
Analisis ini menggunakan pendekatan semantik berdasarkan sentimen leksikon Indonesia
dan metode klasifikasi rule-based classification yang mempertimbangkan kata negatif,
penghubung, dan tanda baca. Sentimen dibagi menjadi 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan
netral. Setiap sentimen yang dikirimkan oleh pengguna Twitter dianalisis sehingga
menghasilkan perhitungan dukungan. Perhitungan dukungan tersebut mempertimbangkan
jumlah followers paslon dan hasil analisis sentimen. Pengujian akurasi dilakukan dengan
mengambil sampel sebesar 7 404 data berdasarkan perhitungan dengan menggunakan
rumus Slovin. Pelabelan dilakukan secara manual pada data sampel sebagai pembanding
dari hasil klasifikasi. Akurasi pada data sampel tersebut sebesar 68.76%. Hasil prediksi
menunjukkan kesesuaian dengan hasil perolehan suara pada Pilgub Jabar 2018 dalam
menentukan pasangan calon yang unggul.
Collections
- UT - Computer Science [2236]