Implementasi Teks Mining dengan K-Nearest Neighbor pada Analisis Sentimen
Abstract
Twitter merupakan media sosial yang dapat menjadi penyebar informasi yang sangat cepat saat ini. Informasi yang beredar melalui media ini sangat bebas dan beragam seperti berita, pertanyaan, opini, komentar, kritik baik yang bersifat positif maupun negatif. Analisis sentimen merupakan salah satu cabang penelitian pada domain Text Mining atau penggalian data berupa teks. Manfaat analisis sentimen dalam dunia usaha antara lain untuk melakukan pemantauan terhadap sebuah produk. Analisis sentimen dapat digunakan sebagai alat bantu untuk melihat respon konsumen atau masyarakat terhadap suatu produk tertentu, sehingga dapat segera diambil langkah-langkah strategis berikutnya. Proses pada analisis sentimen diawali dengan preprocessing, dilanjutkan dengan pembobotan kata, kemudian pengkategorian yang terdiri dari penghitungan cosine similarity dan klasifikasi sentimen. Preprocessing terdiri dari beberapa tahap yaitu pembersihan dokumen, tokenizing, stopword removal, dan stemming. Metode pembobotan kata yang digunakan adalah Term Frequecny – Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai metode klasifikasinya.Kata kunci: Analisis Sentimen, Text Mining,  K-Nearest Neighbor (K-NN)References
Boyd, M. D., & Ellison, N. B. (2008). Social Network Sites: Definition, History, and Scholarship. Journal of Computer-Mediated Communication.
Dehaff, M. 2010. Sentiment Analysis, Hard But Worth It! [Online]. Tersedia di: http://www.customerthink.com/blog/sentiment_analysis_hard_but_worth_it
Feldman, R & Sanger, J. 2007. The Text Mining Handbook : Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press : New York.
Liu, Bing. 2012. Sentiment Analysis And Opinion Mining. Chicago: Morgan & Claypool
Intan, Rolly dan Andrew Defeng, 2006, Subject Based Search Engine Menggunakan TF-IDF dan Jaccard’s Coefficient, Universitas Kristen Petra, Surabaya.
Manning, C. D., Raghavan, P., Schutze, H 2008. Introduction of Information Retrieval. New York: Camridge University Press.
Twitter. https://support.twitter.com/
Zarella, Dan. (2010). The Social Media Marketing Book. Sebastopol, Canada: O’Reilly Media, Inc.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.