Analisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Chi-square Feature Selection Terhadap Penyedia Layanan Telekomunikasi

Abstract

Abstrak
Pendapat masyarakat terhadap penyedia layanan telekomunikasi merupakan sesuatu yang dapat
digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk membuat keputusan, baik bagi pengguna maupun pihak
perusahaan. Analisis sentimen merupakan bidang studi yang meneliti tentang opini terhadap suatu objek,
dimana opini tersebut dapat diklasifikasikan berdasarkan polaritas yang terkandung di dalamnya.
Penelitian ini melakukan klasifikasi menggunakan metode naive bayes terhadap opini masyarakat tentang
penyedia layanan telekomunikasi. Dimensionalitas data yang tinggi pada klasifikasi menggunakan naive
bayes dapat dikurangi dengan seleksi fitur chi square. Hasil penelitian menunjukkan rata-rata performansi
tertinggi didapatkan oleh klasifikasi menggunakan metode naive bayes dengan seleksi fitur chi square
dengan tingkat signifikansi 0,01 yaitu akurasi 85,5%, presisi 83%, recall 86% dan f1-score 84%. Seleksi
fitur chi square tidak memberikan perbedaan yang signifikan terhadap klasifikasi menggunakan naive
bayes.

Kata kunci : analisis sentimen, naive bayes classifier, chi square

Abstract
Public opinion on telecommunications service providers is something that can be used as a consideration
for making decisions, both for users and the company. Sentiment analysis is a field of study that examines
opinions on an object, where opinions can be classified based on the polarity contained in them. This
research classifies use Naive Bayes method on public opinion about telecommunications service providers.
High data dimensions in classification using Naive Bayes can be reduced by the chi square feature selection.
The results showed that the highest average performance obtained by classification using naive bayes with
chi square feature selection with significance level of 0,01, get 85.5% accuracy, 83% precision, 86% recall
and 84% f1-score. Chi square feature selection did not give a significant difference to the classification using
naive bayes.

Keywords: sentiment analysis, naive bayes classifier, chi square