Banyak industri dan organisasi menggunakan data analisis untuk mebuat keputusan bisnis yang lebih baik. Perusahaan dapat membawa perubahan besar pada perencanaan dan pengambilan keputusan dengan menerapkan analisis data pada data terstruktur maupun data tidak terstruktur. Analisis sentimen atau Opinion Mining menjadi peran penting dalam proses pengambilan keputusan sehari-hari. Contoh pengambilan keputusan mulai dari membeli produk seperti telepon genggam sampai review sebuah film.
Semua keputusan akan berdampak besar pada kehidupan sehari-hari. Analisis sentimen berkaitan dengan berbagai permasalaham seperti polaritas dari sebuah konten, tingkat keakurasian, klasifikasi biner dan sebagainya. Berbagai metode diperkenalkan untuk melakukan sentimen analisis, namun ada beberapa hal seperti mengekstrak sentimen dari konten yang belum efisien. Naïve Bayes, Support Vector Machine, Maximum Entropy adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk sentimen analisis yang hanya memiliki kategori klasifikasi sentimen terbatas yaitu positif dan negatif.
Pengujian untuk kinerja sistem telah mendapatkan nilai Precision sebesar 60%, Recall sebesar 60%, F-Measure sebesar 60% dan Accuracy sebesar 30%. Masih terdapat kekurangan didalam sistem sehingga sistem belum dapat membaca data lowongan pekerjaan. Dari total 10 data lowongan pekerjaan yang telah diproses dan klasifikasi oleh sistem didapatkan 4 data yang termasuk kedalam Teknik, 1 data yang termasuk kedalam Ekonomi Dan Bisnis, 2 data yang termasuk kedalam lainya Tahun, 1 data termasuk kedalam SMA atau Sederajat dan 2 data yang termasuk kedalam Sarjana.
Kata Kunci : Sentimen Analisis, Pembelajaran Mesin, Data Analisis, Pengambilan Keputusan, Polaritas.