Analisis Sentimen Program Acara Di Sctv Pada Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine

Abstract

Kepuasan penonton merupakan suatu faktor yang menjadi bahan pertimbangan dalam menentukan keberhasilan program acara televisi. Dengan kepuasan penonton perusahaan tahu harus membuat jadwal tayang yang baik dan menentukan berapa durasi acara maupun berapa episode yang harus dibuat. Selain itu perusahaan dapat meminimalisir kerugian karena jumlah penonton yang tidak sesuai harapan, maka dari itu dapat dilakukan suatu Analisis Sentimen pada Tweet Twitter SCTV yang berupaya untuk mengetahui sentimen dari setiap Tweet. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine. Setelah dilakukan penelitian akurasi terbaik dari Metode Naive Bayes dan Metode Support Vector Machine adalah Support Vector Machine dengan Seluruh Program Acara didapatkan hasil akurasi 88,57%. Kata kunci : Analisis Sentimen, Naive Bayes, Support Vector Machine