Open AccessTwitter Sentiment Analysis using Na¨ive Bayes Classifier with Mutual Information Feature Selection
Author(s) -
Maria Ulfa,
Budi Irmawati,
Ario Yudo Husodo
Publication year - 2018
Publication title -
j-cosine (journal of computer science and informatics engineering)
Language(s) - English
Resource type - Journals
ISSN - 2541-0806
DOI - 10.29303/jcosine.v2i2.120
Subject(s) - naive bayes classifier , computer science , artificial intelligence , feature selection , mutual information , humanities , machine learning , philosophy , support vector machine
Analisis sentimen merupakan suatu teknik idetifikasi terhadap emosi yangdiekspresikan melalui teks. Tujuan analisis sentimen adalah menentukan apakah suatupendapat dalam kalimat atau dokumen termasuk kategori positif ataunegatif. Twitter merupakan salah satu media sosial yang sering digunakan dalammenyampaikan pendapat. Twitter memungkinkan penggunanya (user) untuk menulispendapat mereka mengenai berbagai topik dalam sebuah tweet. Data twitter dalampenelitian ini didownload melalui twitter Application Programming Interface (API).Data twitter tersebut terdiri dari 500 tweet tentang pariwisata Lombok dengan hashtag#lombok dan #woderfullombok. Fitur informasi dari setiap tweet diseleksimenggunakan metode Mutual Information dan dianalisis menggunakan modelklasifikasi Naïve Bayes (Naïve Bayes Classifier). Hasil pengujian klasifikasisentimen twitter pada kategori positif dan negatif menggunakan 10-fold crossvalidation memperoleh akurasi rata-rata sebesar 97,9%.Kata kunci : Analisis Sentimen, Twitter, Naïve Bayes Classifier, Mutual Information