TEKNIK REDUKSI DIMENSI PCA PADA ANALISIS OPINI MASYARAKAT BERBASIS DATA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASIFIER

Twitter merupakan media sosial yang sering digunakan
penggunanya untuk menulis hal –hal atau opini - opini yang
membahas isu yang terjadi pada saat ini. Twitter juga menjadi
sarana bagi pemerintah sebagai penentuan kepuasan terhadap
kebijakan yang telah dibuat. Kebijakan ekonomi adalah topik
yang dibahas pada penelitian ini. Maka dari itu pemanfaatan
media sosial inilah untuk mengetahui respon masyarakat terhadap
kebijakan ekonomi yang dibuat. Sentiment analysis dibuat guna
dapat mengklasifikasikan opini positif ataupun negatif secara
ceapt dan tepat.
Guna meningkatkan performa dan mengurangi kinerja
komputasi maka digunakanlah reduksi dimensi menggunakan
PCA (Principal Component Aalysis) dengan mengurangi dimensi
dan tetap mempertahankan variasi data yang ada. Untuk
melakukan pengujian menggunakan data sejumlah 135 data tweet
untuk data training dan 136 data tweet sebagai data testing.
Pengujian klasifikasi dengan metode Naïve Bayes Clasifier
menghasilkan akurasi sebesar 59% .