ARSITEKTUR APLIKASI TWITTER OPINION MINING UNTUK MENGETAHUI SENTIMEN PUBLIK TERHADAP MEREK PRODUK

Abstract

Merek  suatu produk adalah ciri khas produk tersebut dan mencerminkan daya tarik serta kekuatan diterimanya suatu produk di tengah pasar. Opini publik pada suatu merek ini penting bagi pemilik merek karena pemilik merek dapat membantu memprediksi penjualan produk merek tersebut di masa depan dan mengetahui posisi suatu merek diantara kompetitornya. Data yang dapat dipakai oleh proses opinion mining dapat diperoleh dari twitter dan facebook. Karena data tersebut sangat variatif benuknya dan sangat tidak terstruktur maka  harus dikelola dan diseragamkan menggunakan teknik data preproccesing menjadi data semi terstruktur. Data semi terstruktur ini dilanjutkan dengan tahap klasifikasi untuk mengkategorikan opini tersebut menjadi opini negatif atau positif.  Penelitian tentang klasifikasi pada data opini berbentuk teks sudah banyak dilakukan tetapi umumnya metode-metode yang dipakai tidak mengakomodasi masalah pembobotan pada variabel-variabel pembentuk opini. Untuk mengakomodasi pembobotan maka penelitian ini menggunakan Weighted Association Rule Mining Classifier. Metodologi penelitian menggunakan studi literatur dimana penelitian akan menelaah penelitian sebelumnya dengan topik yang hampir sama. Telaah difukuskan pada menemukan arsitektur yang tepat untuk mengembangkannya menjadi aplikasi twitter opinion mining untuk mengetahui sentimen publik terhadap merek produk.