Perkembangan teknologi memberi luang yang sangat besar bagi satu perusahaan untuk memasarkan produknya secara luas melalui media internet. Konsumen dan produsen pun dapat saling berinteraksi secara langsung. Seorang konsumen dapat memberikan opini mengenai produk yang ia inginkan. Opini tersebut biasanya merefleksikan kesukaan atau ketidaksukaan konsumen terhadap produk tersebut. Opini konsumen tersebut dapat dimanfaatkan perusahaan sebagai media evaluasi terhadap produk yang telah dipasarkannya dan dapat menjadi salah satu unsur penting dalam menyusun strategi bisnis.
Opinion Mining atau sentiment analysis merupakan cabang penelitian dari text mining yang berfokus pada analisa opini dari satu dokumen teks. Opinion mining ini bagian pekerjaan yang melakukan review yang berkaitan dengan perlakuan komputasional opini, sentimen, dan subjektivitas dari teks. Pendekatan semi supervised diajukan untuk mengklasifikasikan opini dalam penelitian ini. Salah satu metode semi supervised adalah Graph Based Word Sense Disambiguation dengan pendekatan WordNet Graph dan SentiWordNet. Pendekatan ini bertujuan untuk memilih term yang paling tepat sebelum dibobotkan. Jumlah iterasi PageRank yang menjadi salah satu pembobotan, mempengaruhi performansi sistem. Hasil penelitian menunjukkan akurasi terbesar sebesar 83,88% dan 76.25% untuk dataset PASTI PAS Pertamina.
Opinion mining, Graph Based Word Sense Disambiguation, PageRank