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.