Analisis User Opinion Twitter Pada Level Fine-grained Sentiment Analysis Terhadap Tokoh Publik

Abstract

Berbagai situs social media, sering kali menimbulkan feedback dari para follower terkait user yang mereka follow sebelumnya. Review dari follower dapat dijadikan pertimbangan sebagai sumber informasi yang berguna baik untuk pihak follower itu sendiri maupun untuk pihak user tersebut. Namun untuk user yang memiliki jumlah follower yang sangat banyak. Ini dapat menyulitkan follower lain jika harus membaca satu per satu semua review yang ada. Maka dari itu diperlukan suatu sistem yang dapat menilai review atau opini dari follower berdasarkan tweet. Salah satu solusi yang diusulkan adalah melakukan suatu penilaian terhadap opini dari user. Heterogenous graph model adalah salah satu metode berorientasikan graph dimana pemodelan datanya dimodelkan dalam bentuk graph dalam hal ini user yang terhubung langsung secara langsung atau directed yang akan dipakai dalam penentuan klasifikasi user yang akan diambil. Hasil pengujian menunjukan bahwa nilai akurasi berdasarkan directed graph lebih baik jika dibandingkan penilaian berdasarkan komentar asli saja dengan rata-rata akurasi yang dihasilkan pada kisaran 69%. Besarnya nilai akurasi ini dipengaruhi oleh jumlah kata dan varian kata pada tiap review user Kata kunci : Social media, Sentiment analysis, Opinion mining, Twitter