ANALISIS SENTIMEN PADA APLIKASI MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP KENAIKAN HARGA BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISON TREE

Fadli, Muhammad (2024) ANALISIS SENTIMEN PADA APLIKASI MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP KENAIKAN HARGA BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISON TREE. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

[img] Text
Cover.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB_I.pdf

Download (318kB)
[img] Text
BAB_II.pdf

Download (443kB)
[img] Text
BAB_III.pdf

Download (361kB)
[img] Text
BAB_IV.pdf

Download (1MB)
[img] Text
BAB_V.pdf

Download (305kB)
[img] Text
LAMPIRAN.pdf

Download (1MB)

Abstract

Kenaikan harga BBM membawa dampak yang signifikan terhadap sektor perekonomian masyarakat Indonesia. Sebagian besar masyarakat merasakan keberatan dengan adanya kebijakan ini dikarenakan dampaknya yang cukup signifikan terhadap kehidupan sehari-hari. Selain itu, tingkat perekomian masyarakat Indonesia juga belum sepenuhnya pulih akibat dari pandemi Covid-19 dan ditambah dengan adanya berita naiknya harga bahan bakar minyak (BBM). Dengan adanya berita kenaikan harga Bahan Bakar Minyak, sebagaian besar masyarakat memberikan sentiment terhadap naiknya harga Bahan Bakar Minyak (BBM) pada salah satu aplikasi sosial media yaitu Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk membedakan sentiment yang diberikan oleh masyarakat baik bersifat positif, negatif, ataupun netral dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree. Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa Model Algoritma Naïve Bayes yaitu Bernoulli Naïve Bayes dengan hasil akurasi tertinggi sebesar 65,60%, presisi 68%, recall 60,30%, dan f1-score 59,33%.

Item Type: Thesis (Bachelor)
Subjects: H Social Sciences > HC Economic History and Conditions
Z Bibliography. Library Science. Information Resources > ZA Information resources > ZA4050 Electronic information resources
Divisions: Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: - Abdurrahman -
Date Deposited: 27 Mar 2024 02:41
Last Modified: 27 Mar 2024 02:41
URI: http://repository.unas.ac.id/id/eprint/10576

Actions (login required)

View Item View Item