Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Terhadap Naiknya Harga BBM Berdasarkan Respon Pengguna Media Sosial Facebook Di Indonesia

Andrian, Andrian (2022) Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Terhadap Naiknya Harga BBM Berdasarkan Respon Pengguna Media Sosial Facebook Di Indonesia. S1 Sistem Informasi thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

[img] Text
1841070-S1-Sistem Informasi.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (6MB) | Request a copy
[img] Text
1841070-S1-Jurnal.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Andrian, 2022, Analisis Sentimen Dan Klasifikasi Terhadap Naiknya Harga BBM Berdasarkan Respon Pengguna Media Sosial Facebook Di Indonesia. Skripsi jurusan Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Widya Cipta Dharma, Pembimbing (I) Dr. Heny Pratiwi, S.Kom., M.Pd., M.TI. Pembimbing (II) Hanifah Ekawati, S.Pd., M.Pd. Kata Kunci : Analisis Sentimen, Facebook, Naïve Baiyes. Facebook merupakan layanan jejaring sosial yang banyak diminati pengguna internet sebagai media komunikasi dan mendapatkan informasi. Informasi yang terdapat pada Facebook berupa pertanyaan, opini atau komentar, baik yang bersifat positif maupun negatif. Analisis sentimen merupakan salah satu cabang penelitian dari Text Mining yang melakukan proses klasifikasi pada dokumen teks. Metode yang digunakan adalah Naive Bayes. Data yang digunakan berupa respon pengguna media sosial Facebook terhadap naiknya harga BBM sejumlah 559. Hasil analisis menggunakan metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi tertinggi 62.09% pada tingkat rasio 4:6, sedangkan akurasi terendahnya adalah 54.76% pada tingkat rasio 7:3. ============================================================ Andrian, 2022, Sentiment Analysis and Classification of Rising Fuel Prices Based on Responses of Facebook Social Media Users in Indonesia. Thesis majoring in Information Systems, College of Information and Computer Management (STMIK) Widya Cipta Dharma, Advisor (I) Dr. Heny Pratiwi, S. Kom., M.Pd., M.TI. Supervisor (II) Hanifah Ekawati, S.Pd., M.Pd. Keywords: Sentiment Analysis, Facebook, Naïve Baiyes. Facebook is a social networking service that is in great demand by internet users as a medium of communication and getting information. Information contained on Facebook is in the form of questions, opinions or comments, both positive and negative. Sentiment analysis is one of the research branches of Text Mining that performs the classification process on text documents. The method used is Naive Bayes. The data used is the response of Facebook social media users to the increase in fuel prices of 559. The results of the analysis using the Naïve Bayes method produce the highest accuracy of 62.09% at the 4:6 ratio level, while the lowest accuracy is 54.76% at the 7:3 ratio level.

Item Type: Thesis (S1 Sistem Informasi)
Additional Information: Pembimbing 1 : Dr. Heny Pratiwi, S.Kom., M.Pd., M.TI Pembimbing 2 : Hanifah Ekawati, S.Pd., M.Pd
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, Facebook, Naïve Baiyes
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Sistem Informasi
Depositing User: Mr. Andrian Andrian
Date Deposited: 15 Aug 2022 07:35
Last Modified: 15 Aug 2022 07:35
URI: http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/4307

Actions (login required)

View Item View Item