View/Open

Author
Muhammad, Iqbal

Advisor
Meida, Cahyo Untoro, S.Kom., M.T.
Winda, Yulita, S.Pd., M.CS.

Koleksi
Teknik Informatika

Publisher

Sosial media yakni alat untuk konsumen sebagai sarana sharing teks, video dan audio. Salah satu media sosial yang marak dikalangan pengguna adalah Twitter. Twitter ialah situs microblogging yang memungkinkan penggunanya untuk menulis tentang berbagai isu-isu yang sedang terjadi. Dalam hal ini, penulis mengaplikasikan proses text mining, preprocessing untuk seleksi fitur dan menggunakan metode Naive Bayes classifier untuk mengklasifikasi sentimen dengan menggunakan data tweet dari akun @tokopedia. Pada penelitian kali ini, data yang digunakan adalah data tweet pengguna twitter dari bulan November 2019 sampai bulan Desember 2019. Didapatkan sebanyak 8420 data, kemudian data tersebut dipisahkan dari duplikasi data sehingga didapatkan 1000 data yang digunakan untuk proses klasifikasi.Proses klasifikasi menggunakan metode naive bayes classifier dengan membandingkan algoritma multinomial naive bayes, gaussian naive bayes dan bernoulli naive bayes yang terdapat pada naive bayes classifier. Proses klasifikasi menghasilkan 65% akurasi menggunakan multinomial naive bayes, 53% akurasi menggunakan gaussian naive bayes dan 63% akurasi menggunakan bernoulli naive bayes. Kata kunci : Sosial media, Twitter, sentimen analisis, Naive Bayes classifier, text mining, naïve bayes, multinomial naive bayes, gaussian naive bayes, bernoulli naive bayes

URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2206100003

Keyword