IMPLEMENTASI METODE ANALISIS SENTIMEN DAN DETEKSI SARKASME MENGGUNAKAN DATA MEDIA SOSIAL

Sebagai salah satu sumber data terbesar, percakapan di media sosial dapat dimanfaatkan untuk berbagai keperluan, salah satunya adalah analisis sentimen. Melalui analisis sentimen kalimat dapat dikelompokkan menjadi sentimen positif, negatif, atau netral. Kalimat yang mengandung sarkasme mengakibatkan hasil klasifikasi sentimen menjadi kurang akurat. Pada penelitian ini, pengaruh deteksi sarkasme terhadap akurasi analisis sentimen diuji. Penelitian ini menggunakan data dari Twitter berbahasa Indonesia. Fitur yang digunakan untuk deteksi sarkasme adalah sentiment score awal dan akhir kalimat serta kata interjeksi. Algoritma yang digunakan untuk deteksi sarkasme adalah Random Forest. Analisis sentimen dilakukan menggunakan fitur TF-IDF dan algoritma Naïve bayes. Hasil pengujian menunjukkan bahwa deteksi sarkasme tidak meningkatkan akurasi klasifikasi sentimen. Rata-rata akurasi klasifikasi sentimen adalah 74.3 % .Rata-rata akurasi analisis sentimen dengan deteksi sarkasme adalah 72.9%. Rata-rata akurasi deteksi sarkasme adalah 71.7%.