AJIDIA RAHMAN ASSIDIQI, - (2024) ANALISA SENTIMEN TERHADAP MUSIC STREAMING SERVICE DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text TUGAS AKHIR AJIDIA RAHMAN ASSIDIQI.pdf Download (8MB) | Preview
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

ABSTRAK Perkembangan layanan musik streaming memunculkan beragam opini yang tersebar di media sosial, khususnya Twitter. Penelitian ini menggunakan dataset tweet @SpotifyID untuk mengklasifikasikan sentimen. Terdapat dua kategori yaitu sentimen (positif dan negatif) dan non sentimen. Metode yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier dengan 1959 data, termasuk 977 sentimen (500 positif dan 477 negatif) serta 982 non-sentimen. Hasil dari pengujian yang telah dilakukan menunjukkan akurasi tertinggi pada rasio 70:30% untuk klasifikasi sentimen dan non sentimen (82,8% akurasi, 90% presisi, 74% recall) dan klasifikasi positif dan negatif (92,4% akurasi, 97% presisi, 87% recall). Dapat disimpulkan bahwa Naïve Bayes Classifier berhasil digunakan sebagai metode untuk mengklasifikasikan sentimen terhadap layanan musik streaming Spotify. Kata kunci: Musik Streaming, Naïve Bayes Classifier, Sentimen, Spotify, Twitter.

Actions (login required)

View Item