ABSTRAK

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen dari Pilkada DKI Jakarta 2017 pada media sosial Twitter dengan pendekatan prediktif dan deskriptif. Dataset diambil dari Twitter dengan menggunakan username Twitter dari tiap calon gubernur sebagai search query. Untuk pendekatan prediktif, algoritma machine learning seperti Multinomial Naive Bayes dan Support Vector Machine digunakan untuk mengklasifikasi dataset. Sedangkan untuk pendekatan deskriptif, grafik time- series dan wordclouds digunakan untuk mendapatkan gambaran lebih dalam dari dataset dan menemukan hubungan keterkaitan antara sentimen pada Twitter dengan hasil dari Pilkada itu sendiri. Untuk pendekatan prediktif, hasil terbaik diperoleh saat menggunakan Support Vector Machine (dengan menggunakan seluruh fitur), dengan akurasi sebesar 69.11%. Sedangkan untuk pendekatan deskriptif, diperoleh beberapa keterkaitan antara grafik time-series dan wordcloud dengan hasil dari pilkada.

Keywords: Sentiment Analysis, Natural Language Processing, Machine Learning, Data Mining