Analisis Sentimen pada Media Sosial Universitas dengan Metode Berbasis Leksikon

FARHAN AHMADI JAVIER NUR

Informasi Umum

Kode

22.04.2281

Klasifikasi

302.23 - Media of Communication, Mass Media

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Computer Science, Media Of Communication,

Dilihat

300 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Media sosial seperti Facebook, Twitter, dan Instagram adalah platform yang umum digunakan untuk berbagi ide dan opini. Sebuah opini pada media sosial dapat mengandung sentimen positif, negatif, atau netral. Analisis sentimen atau sentiment analysis adalah sebuah studi untuk melakukan identifikasi sentimen secara otomatis, dan telah banyak diterapkan pada organisasi pemilik akun media sosial, termasuk universitas. Penelitian ini mengimplementasikan identifikasi sentimen pada komentar media sosial universitas dengan menggunakan metode berbasis leksikon. Cara kerja metode analisis sentimen berbasis leksikon adalah dengan menghitung orientasi semantic lexicon. Penelitian ini menggunakan kamus leksikon yang telah didefinisikan sebanyak 6599 kata negatif dan 3597 kata positif. Dari hasil eksperimen diperoleh precision sebesar 94,81%, recall sebesar 82,59%, dan F-1 score sebesar 88,28%. Berdasarkan perbandingan hasil prediksi sistem dengan label yang didefinisikan manual, dianalisis penyebab kesalahan identifikasi sentimen, yaitu terdapat beberapa kata yang tidak ditemukan pada kamus leksikon karena kata-kata tersebut merupakan bahasa asing, yaitu Bahasa Inggris dan Bahasa Arab.

Kata kunci: media sosial, universitas, analisis sentimen, analisis sentimen berbasis leksikon