OPINION MINING TERHADAP KEBIJAKAN PUBLIK DARI TWITTER MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN EXPECTATION MAXIMIZATION

Jejaring sosial adalah sebuah tempat yang mudah dituju para pengguna internet dalam menyampaikan pendapatnya. Maka dari itu, media sosial Twitter menjadi salah satu lahan adanya kumpulan informasi dan opini masyarakat seperti halnya tentang peraturan atau kebijakan yang menuai pro dan kontra. Studi kasus yang digunakan adalah tentang masalah penghapusan subsidi listrik oleh Pemerintah. Untuk mengevaluasi respon masyarakat tentang kebijakan tersebut maka perlu adanya pemanfaatan Opinion Mining. Opinion mining adalah teknik untuk menganalisa opini pada suatu teks. Dalam hal ini, pengelompokkan opini akan menggunakan metode Expectation Maximization yang mampu mengklasifikasikan sebuah pendapat berdasarkan kelas yang sudah ditentukan, yakni positif dan negatif. Opinion mining ini akan disertai PCA (Principle Component Analysis) sebagai pereduksi dimensi tweets dengan tujuan untuk penyederhanaan data yang muncul dari data utama dengan tetap mempertahankan ciri khas yang terkandung di dalamnya. Pengujian memakai 165 tweets yang akan dibagi menjadi dua, yaitu 55 data untuk testing dan 110 data untuk dijadikan training. Pada hasil skenario terbaik, akurasi dari pengujian Opinion Mining dengan memanfaatkan metode Principle Component Analysis dan Expectation Maximization adalah sebesar 82%.