Analisis Sentimen Pengguna Twitter terhadap Konflik antara Palestina dan Israel Menggunakan Metode Naïve Bayesian Classification dan Support Vector Machine

Abstract

Konflik antara Israel dan Palestina merupakan konflik yang menyita perhatian dunia. Hal ini menjadi perbincangan diseluruh dunia termasuk Indonesia, sehingga memunculkan berbagai opini publik salah satunya di media sosial Twitter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan penggunaan metode klasifikai dalam mengidentifikasi sentiment public dari data tweet pengguna Twitter. Subjek pada penelitian ini yaitu berupa data tweet pengguna yang memuat #israel dan #palestina. Dimana setelah dilakukan preprocessing, pembobotan, dan resampling terkumpul 508 data tweet dengan 453 data training dan 55 data testing. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Setelah diklasifikasi, dilakukan evaluasi terhadap dua model klasifikasi tadi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi, precision, dan recall masing-masing sebesar 74%, 74%, 56% sedangkan dari metode Support Vector Machine didapatkan akurasi, precision, dan recall sebesar 80%, 79%, 72%. Dapat disimpulkan bahwa metode klasifikasi Support Vector Machine dapat mengklasifikasikan dataset lebih baik dari Naive Bayes Classification.