Analisis Sentimen Calon Presiden Indonesia 2019 di Twitter Menggunakan Metode Backpropagation

Abstract

Analisis sentimen digunakan untuk melihat opini terhadap sebuah masalah yang muncul dan menggiring ke opini positif, netral maupun negatif. Dengan berkembangnya teknologi yang pesat, terutama dibidang social media, memberikan kesempatan kepada siapapun untuk memberikan opini, salah satunya di Twitter. Menyesuaikan kondisi yang terjadi di Indonesia saat ini, yaitu mengenai PEMILU, banyak dari masyarakat yang menyampaikan opininya terhadap para calon presiden, opini tersebut memungkinkan sangat bermanfaat bagi para calon presiden dan bisa dijadikan sebagai bahan evaluasi. Algoritma yang digunakan pada penelitian ini ialah Backpropagation, yang merupakan perkembangan dari jaringan syaraf tiruan dengan multi-layer perceptron. Analisis tweet dibagi menjadi 3 klasifikasi yaitu positif, negatif dan netral. Variasi pengujian yang digunakan dalam menguji performa sistem adalah perbandingan data training dan testing, nilai learning rate, jumlah hidden layer dan nilai minimum error. Hasil pengujian metode backpropagation dengan variasi perbandingan data training menghasilkan akurasi sebesar 90.6% pada perbandingan data training testing 60%:40%. Sedangkan pada variasi nilai learning rate menghasilkan akurasi sebesar 89.6% pada nilai learning rate 0.1. Untuk variasi jumlah hidden layer menghasilkan akurasi sebesar 91.6% pada jumlah hidden layer 6. Dan untuk variasi nilai minimum error menghasilkan akurasi sebesar 91% pada nilai minimum error 0.