Sistem Analisis Sentimen Produk Telkomsel dari Opini Twitter Berbahsa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Analisis sentimen otomatis berdasarkan opini masyarakat terhadap produk TELKOMSEL berbahasa Indonesia. Opini masyarakat diambil dari sebuah situs microblogging twitter dengan melakukan crawling data opini dengan keyword produk-produk dari sebuah provider di Indonesia yaitu Telkomsel. Sistem akan melakukan pengklasifikasian tweet menjadi sebuah kategori yaitu positif, negatif atau netral. Sebelum data training dan data testing didapatkan dari pemisahan data hasil crawling menjadi 75% untuk training dan 25% untuk data testing. Metode yang digunakan untuk mengklasifikasikan adalah metode naïve bayes classifier. Hasil akhir atau output dari aplikasi ini berupa peta yang menunjukkan pada daerah mana user yang menyatakan opini positif, negatif atau netral. Dengan aplikasi ini sebuah perusahaan dapat menganalisa kepuasan pelanggan terhadap produk yang dimilikinya dan dapat mengetahui daerah mana saja user menyatakan kepuasan atau ketidakpuasan. Hasil ujicoba pada sistem klasifikasi teks dengan menggunakan data hasil crawling diperoleh akurasi sebesar 63% dan error rate sebesar 37%, hasil ini mungkin kurang memuaskan itu dikarenakan data teks yang ditulis oleh user pada twitter lebih banyak menggunakan kata yang mengandung singkatan.