Twitter merupakan salah satu jejaring sosial yang memungkinkan pengguna
untuk memperoleh atau membagikan sebuah berita atau informasi berbasis teks dan
hanya memuat 140 karakter dan dapat disebut sebagai tweet. Dengan banyaknya
pengguna Twitter di Indonesia menjadikan twitter sebagai salah satu media
penampung opini dan ekspresi masyarakat. Di Indonesia banyak pengguna Twitter
yang saling membagikan opini mereka atau informasi yang sedang viral, termasuk
mengenai kecelakaan Lion Air yang menjadi salah satu topik yang sedang
diperbincangkan di Twitter.
Opini-opini masyarakat terhadap kecelakaan Lion Air ini akan dianalisa
dengan menggunakan weka. Data yang digunakan oleh penulis adalah data dari
Twitter yaitu berupa tweet yang membahas jatuhnya Lion Air dengan menggunakan
#savelionair dan #prayforlionair. Analisis data akan dilakukan dengan metode data
mining, yaitu metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor dengan
model pengklasifikasian kedalam opini negatif, positif ataupun netral.
Setelah melakukan analisis, hasil akurasi yang didapat dengan mengunakan
dua metode yaitu Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor adalah 99,6292%
dan 98,9905% dari 100% dengan jumlah data 7.627. Dari hasil akurasi dua metode
yang digunakan menunjukkan bahwa kedua metode tersebut mampu
mengklasifikasi kelas sentimen dengan baik. Dalam hal ini sentimen negatif adalah
yang tertinggi.