Perkembangan teknologi yang ada saat ini telah banyak berkembang, tak
terkecuali pada media sosial. Media sosial merupakan satu dari sekian media yang
mempunyai data yang berkapasitas besar. Salah satu dari manfaat media sosial yaitu
menjadi sarana untuk mengetahui opini dari suatu pembahasan dimana terdapat
topik tertentu.
Topik Topik yang menjadi fokus utama dari penelitian ini adalah
perkembangan industri e-sport Indonesia. Pada media sosial masyarakat bisa
mengungkapkan opini tentang perkembangan industri e-sport Indonesia. Opiniopini itu disampaikan melalui tweets yang ada pada Twitter. Analisis sentimen
merupakan satu dari sekian banyak cabang yang meneliti tentang Text Mining.
Penelitian ini digunakan untuk melakukan klasifikasi pada dokumen yang beruka
teks dimana teks ini berisikan opini-opini yang beralaskan sentiment. Opini tentang
perkembangan industri e-sport Indonesia dikumpulkan, kemudian dijadikan suatu
data yang akan dilakukan analisa serta pengamatan. Naïve Bayes Classifier
merupakan salah satu metode yang digunakan untuk melakukan analisis sentimen.
Multinomial Naïve Bayes merupakan turunan dari algoritma yang telah dilakukan
perkembangan yang berasal dari Naïve Bayes Classifier.
Hasil dari metode Multinomial Naïve Bayes untuk data tweets PUBG
memperoleh hasil f-1 score sebesar 68%, sedangkan untuk data tweets Mobile
Legends memperoleh hasil f-1 score sebesar 66%. Kemudian untuk sentimen, baik
PUBG ataupun Mobile legends memperoleh lebih dari 50% sentimen netral. Yang
artinya opini masyarakat pada industri e-sport masih bisa menjadi lebih baik untuk
kedepannya.