Analisis Sentimen Cuitan Twitter Pada Proses Seleksi CPNS Menggunakan Algoritma Ensembles Vote

Abstract

Analisis sentimen guna mengetahui komentar pengguna media sosial twitter, dengan menggunakan metode klasifikasi diantaranya 3 (tiga) algoritma lain seperti k-Nearest Neighbor (k-NN), C4.5, Naïve Bayes dan Ensembles Vote. Selanjutnya dilakukan optimasi parameter, misalnya dengan menggunakan cross-validation. Selain itu metode yang digunakan yaitu metode CRISP-DM yang bertujuan untuk memperoleh suatu pola atau pengetahuan dari data yang dimanfaatkan untuk menyelesaikan suatu masalah dan digunakan untuk pengambilan keputusan yang tepat. hasil perhitungan metode k-NN mendapatkan nilai akurasi 61.90% sedangkan hasil perhitungan Naïve Bayes mendapatkan nilai akurasi 100.00%.