Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA NBC, C4.5, DAN KNN DALAM ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KRISIS PETANI MUDA PADA FACEBOOK

NURKHOLIS, - PERBANDINGAN PERFORMA ALGORITMA NBC, C4.5, DAN KNN DALAM ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KRISIS PETANI MUDA PADA FACEBOOK. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 6 (3). pp. 1383-1392.

[img]
Preview
Text (Tugas Akhir)
TA - NURKHOLIS.pdf

Download (11MB) | Preview

Abstract

Di Indonesia, petani muda menghadapi berbagai tantangan dan krisis yang menghambat pertumbuhan dan keberlanjutan sektor pertanian. Mereka menghadapi kendala seperti kurangnya akses terhadap modal, teknologi yang terbatas, perubahan iklim, dan rendahnya harga jual hasil panen. Selain itu, mereka juga sering kali menghadapi masalah dalam memperoleh informasi yang akurat dan relevan dalam upaya memudahkan pengambilan keputusan lebih baik pada usaha pertanian, sehingga minat para pemuda sekarang untuk menjadi petani semakin berkurang. Penelitian bertujuan untuk Perbandingan Performa Algoritma NBC, C4.5, dan KNN dalam Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Krisis Petani Muda pada Media Sosial Facebook. Penerapan metode K-Fold Cross Validation yaitu (K=10). Analisis sentimen dilakukan dengan 3 label (positif, negatif, dan netral). Data yang dipakai dalam pembuatan model klasifikasi (data hasil preprocessing kolom stemming) menggunakan (Google Colab) berjumlah 4.878 data dengan sentiment Positif 43.13% (2.104), Netral 39.59% (1.931), Negatif 17.28% (843) dari data awal tanpa komentar bersarang yaitu 4.981 dan jumlah data facebook keseluruhan yaitu 2.900 suka, 6.700 komentar, dan 3,3 juta penonton. Hasil akurasi algoritma NBC sebesar 57.32%, algoritma C4.5 sebesar 98.42%, dan algoritma KNN (K=19) sebesar 97.33%. Dapat disimpulkan bahwa hasil perbandingan performa ketiga algoritma menggunakan rapidminer 10.3, algoritma C4.5 mendapatkan akurasi lebih tinggi sebesar 98.42% dan lebih unggul karena menghasilkan pohon keputusan.

Item Type: Article
Contributors:
ContributionNameNIDN/NIDKEmail
Thesis advisorInggih Permana, -2010128801inggihpermana@uin-suska.ac.id
Thesis advisorFebi Nur Salisah, -2002029002febinursalisah@uin-suska.ac.id
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 24 Jan 2025 02:10
Last Modified: 24 Jan 2025 02:10
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/86035

Actions (login required)

View Item View Item