KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN PROGRAM KAMPUS MENGAJAR 7

Djunaidi, Shereen Putri (2025) KOMPARASI PERFORMA ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA ANALISIS SENTIMEN PROGRAM KAMPUS MENGAJAR 7. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text Bab I.pdf Download (1MB)
	Text Bab II.pdf Download (906kB)
	Text Bab III.pdf Download (1MB)
	Text Bab IV.pdf Download (1MB)
	Text Bab V.pdf Download (1MB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) merupakan jenis algoritma
supervised learning yang sering digunakan pada analisis sentimen, kedua algoritma
tersebut memiliki karakteristik dan cara kerja yang berbeda, oleh karena itu dilakukan
penelitian untuk membandingkan performanya pada suatu proses analisis sentimen
dengan data yang sama. Program Kampus Mengajar 7 memiliki beberapa perubahan
kebijakan yang memicu beragam opini publik, untuk mengetahui sentimen publik
terhadap perubahan kebijakan tersebut maka dilakukan analisis sentimen dengan
menggunakan algoritma naïve bayes dan SVM. Data yang digunakan berasal dari opini
publik yang dibagikan melalui media sosial X (twitter). Penelitian ini mendapatkan hasil
bahwa algoritma naïve bayes memiliki nilai akurasi 56,9% dan SVM 51,7%. Dalam
waktu pengelolaan data naïve bayes cenderung lebih cepat dibandingkan dengan SVM,
sedangkan pada AUC score naïve bayes mendapat 0.6695 dan SVM adalah 0.6719.
Distribusi sentimen yang dihasilkan oleh model klasifikasi naive bayes maupun SVM
mendapatkan hasil bahwa kelas sentimen mayoritas adalah positif, yang berarti meskipun
memiliki perubahan kebijakan, mayoritas publik memiliki respons positif terhadap
program Kampus Mengajar 7. Berdasarkan hasil penelitian ini naïve bayes cukup unggul
dibandingkan dengan SVM, sehingga dalam pengelolaan data dengan karakteristik serupa
algoritma naïve bayes lebih direkomendasikan.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User:	Miss Rahma Rahmawati
Date Deposited:	12 Sep 2025 08:05
Last Modified:	15 Sep 2025 03:03
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/14092

Actions (login required)

View Item