Analisis Sentimen Opini Masyarakat Terhadap Pasangan Calon Presiden dan Wakil Presiden pada Media Sosial Twitter Menggunakan Ontology Supported Polarity Mining (Studi Kasus: Pemilihan Umum 2019)

YUSTISIA SUSANDI

Informasi Umum

Kode

19.04.2439

Klasifikasi

C -

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Text Mining

Dilihat

276 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pemilihan umum (pemilu) presiden dan wakil presiden tak lepas dari pembicaraan publik. Masyarakat bebas mengemukakan opininya baik melalui media sosial maupun di dunia nyata. Salah satu media sosial yang digemari masyarakat untuk menyampaikan opini adalah Twitter. Banyaknya masyarakat yang beropini mengenai pemilihan presiden di Twitter dapat menghasilkan informasi yang dapat dimanfaatkan lembaga survei untuk menentukan tingkat keterpilihan atau elektabilitas pasangan calon presiden dan wakil presiden. Oleh karena itu, perlu adanya analisis sentimen opini masyarakat tentang Pemilihan Umum 2019 yang berkaitan dengan para pasangan calon, sehingga dapat diketahui bagaimana penilaian masyarakat terhadap pasangan calon presiden dan wakil presiden yang sudah diklasifikasikan ke dalam masing-masing aspek secara spesifik. Metode yang digunakan untuk analisis sentimen opini masyarakat adalah Ontology Supported Polarity Mining (OSPM). Metode OSPM dipilih karena dapat meningkatkan penambangan polaritas dengan ontologi yang dapat memberikan informasi suatu topik secara terperinci. Hasil menunjukkan bahwa OSPM dengan teknik penambangan polaritas rule dapat mengklasifikasikan sentinmen level aspek dan menghasilkan akurasi sebesar 93.76% sedangkan tanpa rule rata-rata akurasi sebesar 85.11%, dengan kata lain rule dapat meningkatkan akurasi sebesar 8.65%.