Uji Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Pariwisata Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes

Abstract

Analisis sentimen saat ini banyak digunakan sebagai bahan untuk mengetahui opini masyarakat tentang suatu hal. Dengan menggunakan analisis sentimen kita dapat mengklasifikasikan data  apakah data tersebut termasuk opini positif atau opini negatif. Paper ini membahas analisis sentimen untuk mengukur tingakat akurasi dari opini masyarakat pada suatu tempat wisata di Jawa Tengah dengan metode Naive Bayes dan Support Vektor Machine yang berguna untuk mengetahui nilai akurasi yang manakah yang lebih bagus dari dua metode yang digunakan tersebut. Ada beberapa metode yang bisa digunakan untuk mengklasifikasikan opini tersebut, namun dalam paper ini dipilih metode Support Vektor Machine dan metode Naive Bayes dengan alasan metode tersebut adalah metode yang paling banyak digunakan saat ini karena dapat menghasilkan nilai akurasi yang tinggi dari penelitian sebelumnya. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah berupa data perbandingan  Precision, Recall dan Akurasi. Hasil precision  pada NB adalah 65,97%, pada SVM 87,25%. Nilai Recall pada NB adalah 96,39%, pada SVM 80,60%. Nilai akurasi yang didapatkan pada NB 65,78%, pada SVM 76,47%

Kata Kunci : Analisis sentimen, opini, klasifikasi, metode, Suport Vektor Machine, Naive Bayes, akurasi