Analisis Sentimen Keluhan Masyarakat Probolinggo dengan Metode Deep Belief Network

Abstract

Analisis sentimen adalah sebuah riset komputasional dari sebuah opini sentimen dan emosi yang diekspresikan secara tekstual. Twitter adalah salah satu perangkat komunikasi paling popular di kalangan pengguna internet. Keluhan masyarakat tentang pelayan publik juga sering dikeluhkan menggunakan media sosial. Akun Twitter Lapor.go.id adalah salah satu wadah untuk menampung semua keluhan warga negara dengan hastag kabupaten atau kota yang bersangkutan. Data keluhan akan diterima oleh Dinas Komunikasi, Informasi dan Telik Sandi. Selanjutkan diteruskan kepada dinas terkait. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi terhadap sentimen positif, negatif, dan netral terhadap data uji dan untuk mengetahui akurasi model klasifikasi dengan menggunakan metode Deep Belief Network (DBN) ketika diaplikasikan pada tweet untuk menandai kelas sentimen data training tweet berbahasa Indonesia. Dari beberapa percobaan yang dilakukan, hasil pengujian pada sistem yang dibangun memperlihatkan bahwa metode terbaik pada data tweet adalah metode DBN yaitu dengan akurasi sebesar 93%, ketika dibandingkan dengan metode Naive Bayes yang memiliki akurasi sebesar 84 %.