Klasifikasi Keberpihakan Tweet Menggunakan Multinomial Naïve Bayes (studi Kasus: Pemilihan Presiden 2019)

Abstract

Abstrak
Tweet yang tersebar di media sosial twitter dapat menunjukkan keberpihakan tweet terhadap calon
presiden dan wakil presiden yang akan menjabat. Banyak tweet yang dapat menunjukkan keberpihakan
terhadap suatu paslon mulai dari tweet yang memuji paslon yang didukungnya hingga menjelekkan paslon
yang tidak didukungnya. Penelitian ini menganalisis dari banyaknya tweet yang beredar untuk menilai
keberpihakannya berdasarkan data tweet pada sosial media twitter. Melalui tugas akhir peneliti
memberikan solusi dengan klasifikasi otomatis yang dilakukan komputer dengan mengklasifikasikan tweet
tersebut apakah memihak Jokowi atau Prabowo. klasifikasi yang dibangun menggunakan metode
multinomial naïve bayes classifier, Hasil pengujian dengan 10-folds cross validation pada penelitian ini
memiliki rata-rata hasil F1-Score 0,71 dan akurasi 0,72.

Kata kunci : Klasifikasi, Plpres, Pemilihan Presiden, Multinomial Na¨ıve Bayes

Abstract
Tweets that are spread on social media twitter can show the tweet alignments of candidates for president
and vice president who will take office. Many tweets can show partiality towards a paslon, starting from
tweets that compliment a paslon that it supports to vilify a paslon that it does not support. This study
analyzes the number of tweets in circulation to assess its alignments based on tweet data on twitter social
media. Through this final project the researcher provides a solution with an automatic classification by a
computer by classifying the tweet whether it is in favor of Jokowi or Prabowo. the classification was built
using the multinomial naïve bayes classifier method. The test results with 10-fold cross validation in this
study had an average F1-Score of 0.71 and an accuracy of 0.72.

Keywords: Classification, Multinomial Na¨ıve Bayes, Presidential Election.