PENGEMBANGAN SENTIMENT ANALYSIS SYSTEM MENGGUNAKAN NAIVE BAYES (STUDI KASUS FACEBOOK DAIHATSU INDONESIA)

ANGGRAENI, DWI YULIA (2021) PENGEMBANGAN SENTIMENT ANALYSIS SYSTEM MENGGUNAKAN NAIVE BAYES (STUDI KASUS FACEBOOK DAIHATSU INDONESIA). Sarjana thesis, Sekolah tinggi informatika & komputer indonesia malang.

	Text ABSTRAK.pdf Download (93kB)
	Text BAB 1.pdf Download (128kB)
	Text BAB 2.pdf Download (218kB)
	Text BAB 3.pdf Download (452kB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (631kB)
	Text BAB 5.pdf Download (34kB)

Abstract

Perkembangan media sosial semakin pesat. Berdasarkan studi dan riset data “We Are Social” pada tahun 2020, pengguna media sosial di Indonesia sudah mencapai 160 juta orang. Salah satu media sosial yang sering digunakan adalah Facebook. Hal tersebut dimanfaatkan oleh banyak perusahaan di Indonesia seperti Daihatsu sebagai media untuk meningkatkan citra perusahaan. Facebook Page belum dapat mengetahui seberapa besar sentimen pengguna (pro atau kontra) dari komentar positif atau negatif secara otomatis, sehingga sentimen pengguna melalui Facebook Page belum bisa diketahui. Perlunya penelitian terhadap komentar pada status Facebook Page Daihatsu untuk mengetahui dukungan pengguna Facebook dan tracking citra perusahaan. Studi yang dapat dilakukan untuk mendapatkan hasil tersebut adalah analisis sentimen. Data yang digunakan berjumlah 420 komentar terdiri dari 270 data latih dan 150 data uji. Pengklasifikasian menggunakan metode Naïve Bayes yang dikategorikan ke dalam tiga kelas: positif, netral, dan negatif. Hasil klasifikasi pada data uji menunjukkan algoritma Naïve Bayes memberikan nilai akurasi sebesar 98%. Untuk nilai akurasi setiap sentimennya yaitu 100% untuk sentimen positif, 100% untuk sentimen netral, dan 94% untuk sentimen negatif.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Computing methodologies > Machine learning
Divisions:	Engineering Sciences
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	23 Apr 2025 04:46
Last Modified:	23 Apr 2025 04:46
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/2388

Actions (login required)

View Item