ANALISIS SENTIMEN BERBAHASA INDONESIA DENGAN PENDEKATAN LEXICON-BASED PADA MEDIA SOSIAL

Posted by JMII e-Journal on 06.22
ANALISIS SENTIMEN BERBAHASA INDONESIA
DENGAN PENDEKATAN LEXICON-BASED PADA MEDIA SOSIAL



Adiyasa Nurfalah, Adiwijaya, Arie Ardiyanti Suryani
Telkom University
St. Telekomunikasi No. 1, Bandung, Indonesia





Abstrak
Indonesia merupakan salah satu negara pengguna media sosial paling banyak di dunia, bahkan setiap trending topic sering berasal dari Indonesia. Media sosial saat ini digunakan untuk berinteraksi dengan keluarga, teman, bahkan dengan orang yang mungkin tidak dikenal sama sekali. Selain itu, media sosial juga dipergunakan sebagai alat bantu e – commerce untuk meningkatkan penjualan suatu produk.
Tidak jarang juga, suatu posting pada media sosial dapat menimbulkan keresahan, namun dapat juga suatu posting itu bermanfaat untuk semua orang. Misalnya posting tentang suatu produk makanan yang mungkin terdapat komentar positif dan negatif didalamnya. Pada penelitian ini akan menggunakan pendekanan Lexicon – based untuk melihat apakah suatu komentar atau posting dari media sosial memiliki sentimen positif atau negatif atau dapat pula netral. Penelitian ini mendapatkan hasil akurasi 66% untuk prediksi komentar positif, negatif dan juga netral.
Kata Kunci : media sosial, lexicon-based, prediksi , sentimen


Abstract
Indonesia is one of the most media social access in the world, therefor every world trending topic is from Indonesia. Social media are using for interaction and communication with our family, friends, even the stranger. For e – commerce, social media are using for product marketing to the customer.
Posting on social media can cause resslessness, but it can be usefull for people. For example, a posting about food product that may have sentiment positive ,negative, or neutral comments from user. In this research used Lexicon – based methods to classified comments going to positive or negative or even neutral way. This research also have 66% of accuracy for prediction.

Keywords : social media, lexicon – based, prediction, sentiment