TEKS

ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP PASANGAN CALON PRESIDEN MENGGUNAKAN METODE NA

---

Abstrak
Twitter diketahui banyak digunakan oleh masyarakat untuk menyalurkan
pendapat dalam berbagai aspek, seperti kehidupan, agama maupun pandangan
politik, salah satunya mengenai pemilihan presiden yang digelar pada tahun
2019. Telah diketahui bahwa indonesia merupakan Negara kepulauan yang miliki
penduduk lebih dari 200 juta jiwa yang tentunya memiliki pandangan yang
berbeda-beda mengenai isu pemilihan Presiden 2019. Tentunya masyarakat
perlu mengetahui review masing-masing calon Presiden sebelum menyalurkan
suaranya pada pemilihan Presiden. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan
metode Naïve bayes dengan Laplace smoothing untuk mereview sentiment
masyarakat pada Twitter, mengenai pasangan calon Presiden Republik Indonesia
periode 2019-2024. Dalam penelitian ini juga mengkombinasikan metode Naïve
bayes dengan metode pembobotan kata berbasis dokumen yaitu metode TF-DF.
Hasil penelitian menunjukan metode Naïve bayes berdasarkan pembobotan kata
berbasis dokumen mampu mengklasifikan data menjadi dua kelas, kelas negatif
dan kelas positif. Dari pengujian terhadap bobot tertinggi sebanyak 5, 10, 15, dan
20 Term, menambil 5 term memiliki nilai accuracy, precision dan F-measure
tertinggi yaitu accuracy 81,25 %, precision 80,52 %, recall 90,33% dan F-measure
85,14 %. Serta metode TF-IDF dapat meningkatkan akurasi Naïve bayes sebesar
2,5% dibandingkan tanpa menggunakan TF-IDF.
Kata Kunci: Sentimen analisis, review capres, Naïve bayes.TF-IDF.

---

Ketersediaan

S06-20161

S06-20161 NUR 2019

Koleksi Skripsi

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

S06-20161 NUR 2019

Penerbit

Surabaya : ITATS., 2019

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

Sentimen analisis
review capres
Naïve bayes.
TF-IDF

Info Detail Spesifik

NPM : 06.2015.1.06460 Nilai : B+

Pernyataan Tanggungjawab

Pembimbing : Maftahatul Hakimah, S.Si.,M.Si.

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar