Klasifikasi dan Analisis Sentimen pada Data Twitter Menggunakan Algoritma Naïve Bayes (Studi Kasus: Timnas Indonesia Senior, U-23, dan U-19)

Abstract

Media sosial tidak hanya berfungsi sebagai media komunikasi yang efektif, namun juga dapat menjadi wadah untuk menampung opini masyarakat. Salah satu media sosial yang banyak dipakai untuk mewadahi opini-opini tersebut adalah Twitter. Pengguna Twitter di Indonesia sering mengutarakan pendapatnya pada semua bidang termasuk olahraga, khususnya Timnas Sepakbola Indonesia.  Berbagai macam sentimen terhadap Timnas Sepakbola Indonesia ini dapat dilihat di Twitter. Berlatarkan kondisi tersebut, maka diperlukan penelitian tentang opini masyarakat tentang performa Timnas Sepakbola Indonesia. Salah satu cara yang dilakukan adalah dengan melakukan analisis sentimen terhadap Timnas Sepakbola Indonesia di jejaring sosial Twitter menggunakan metode klasifikasi dan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan tweet positif atau negatif yang masyarakat berikan tentang Timnas Sepakbola Indonesia. Hasil dari analisis sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes pada klasifikasi tweet tentang opini terhadap Timnas Sepakbola Indonesia berjalan dengan baik dengan nilai  akurasi 83%, kemudian nilai precision nilai positif  sebesar 86%, nilai precision nilai negatif  sebesar 81%, nilai recall sebesar 78%, dan nilai specificity penelitian ini 87,5%  dengan menggunakan metode confusion matrix berdasarkan data yang diambil pada  Januari sampai Mei 2021.