PERANCANGAN MODEL SENTIMEN TWEET TERHADAP PILKADA DKI JAKARTA TAHUN 2017 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES

Abstract

Pemilihan Gubernur (Pilgub) DKI Jakarta menjadi peran penting dalam menentukan wilayah politik negara. Selain  mencalonkan diri kembali, pasangan calon lainnya adalah Agus-Sylvi dan Anies-Sandiaga. Pilkada DKI Jakarta  2017  merupakan momen penting bagi demokrasi  Indonesia. Pada tahun 2017, 7 provinsi, dan 18 kota. Penelitian ini mengkaji jaringan mobilisasi politik yang digunakan pasangan wilayah dalam Pilkada DKI Jakarta 2017. Strategi yang menonjolkan capaian wilayah yang dapat membuat birokrasi lebih efisien dan bersih, serta kepercayaan diri dalam pemberantasan korupsi.  Analisis sentimen dan oponi mining adalah analisis yang bertujuan untuk melihat perasaan suatu masyarakat atau kelompok terhaap suatu keberadaan tertentu. Realita yang diekspresikan oleh masyarakat dapat bersifat positif maupun negatif. Twitter merupakan salah satu media yang membahas tentang berita seputar Pilkada DKI Jakarta 2017. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis tanggapan masyarakat terhadap pencalonan Pilkada DKI Jakarta 2017 di Twitter dan mengklasifikasikan tanggapan positif dan negatif terhadap kalimat dengan menggunakan teknik analisis. Metode yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan teknik Naive Bayes untuk mengevaluasi. Dataset tersebut berupa tanggapan masyarakat terhadap pencalonan Pilkada DKI Jakarta di media sosial Twitter sebanyak 1129 dataset, yang kemudian dikelompokkan untuk selanjutnya diklasifikasi berdasarkan opini terkait data tersebut. Hasil  penelitian ini menunjukkan akurasi  50.54% menggunakan algoritme Naive Bayes.