IMPLEMENTASI NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK ANALISIS SENTIMEN APLIKASI PINJAMAN ONLINE PADA MEDIA SOSIAL TWITTER

Sistem analisis sentimen merupakan sistem yang digunakan untuk melakukan proses analisis otomatis pada tweet aplikasi pinjaman online bahasa Indonesia. untuk memperoleh informasi meliputi informasi sentimen yang merupakan bagian dari tweet. Data tersebut diklasifikasikan menggunakan Naive Bayes. Sistem analisis sentimen dibagi menjadi 5 (lima) tahap, yaitu scraping, pre-processing, pembobotan kata, pembentukan model dan klasifikasi sentimen. Pada pembobotan kata digunakan metode TF-IDF (Term Frequency – Inverse Document Frequency). Data yang ada akan diklasifikasikan ke dalam 2 (dua) kelas positif dan negatif. Hasil pengujian dengan data tweet aplikasi kredivo sebanyak 500 data menunjukkan pada pengujian 3 kelas (negatif dan positif) hasil terbaik didapatkan pada 90% data latih dan 10% data uji dengan nilai akurasi 91,12%.