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

Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Calon Presiden 2024 Ridwan Kamil Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

NENI SARI PUTRI JUANA, - (2023) Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Calon Presiden 2024 Ridwan Kamil Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Terhadap Calon Presiden 2024 Ridwan Kamil Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier, 4 (4). pp. 570-576. ISSN 2685-998X

[img]
Preview
Text
NENI SARI PUTRI JUANA - REPOSITORY.pdf

Download (2MB) | Preview
[img] Text
3521 - Published Version

Download (23kB)

Abstract

Reaksi fakta publik tentang pemilihan calon presiden Ridwan Kamil yang nantinya akan diperoleh data tersebut diambil dari Twitter berdasarkan dari permasalahan tersebut, maka perlu dilakukan penelitian analisis sentiment. Berdasarkan hasil penelitian ini proses klasifikasi Naïve Bayes Classifier ada 3 skenario pembagian data latih dan data uji yaitu dengan data latih 90%:10% data uji menghasilkan nilai accuary 85,43%, nilai recall 100,00%, dan precision 85,33% untuk data latih 80%:20% data uji dari data tersebut mendapatkan nilai accury 86,38%, recall 100,00% dan nilai precision 86,38% dan untuk data pada pembagian data latih 70%:30% data uji dari data tersebut mendapatkan nilai accuary 84,29%, recall 100,00% dan precision 84,29%. Dari data tweet yang telah digunakan yaitu sebanyak 1262 komentar positif dan 242 komentar negatif. Hasil ini membuktikan bahwa Naïve Bayes Classifier sangat baik untuk melakukan analisis sentimen pada komentar twitter mengenai calon presiden 2024 ridwan kamil. Proses Naïve Bayes Classifier medapatkan nilai akurasi tertinggi 86,38% dengan pembagian data latih 80%:20%data uji.

Item Type: Article
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 17 Jul 2023 15:28
Last Modified: 17 Jul 2023 15:28
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/73578

Actions (login required)

View Item View Item