Berliansyah, Della (2024) Analisis Sentimen Pada Media Sosial Instagram Terhadap Akun Presiden Joko Widodo Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.
Text
1. PENDAHULUAN.pdf Download (1MB) |
|
Text
2. ABSTRAK.pdf Download (65kB) |
|
Text
3. BAB I.pdf Download (147kB) |
|
Text
4. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (572kB) | Request a copy |
|
Text
5. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (586kB) | Request a copy |
|
Text
6. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (901kB) | Request a copy |
|
Text
7. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (60kB) | Request a copy |
|
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (199kB) |
|
Text
9. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Dalam era digital yang kian berkembang, media sosial, khususnya Instagram, telah menjadi platform utama bagi masyarakat untuk berkomunikasi dan berekspresi. Salah satu akun yang sangat berpengaruh adalah akun resmi Presiden Joko Widodo, @jokowi, yang sering menjadi sorotan dengan ribuan komentar yang mencakup beragam sentimen, baik positif maupun negatif. Di tengah popularitasnya, analisis sentimen menjadi kunci untuk memahami pandangan masyarakat terhadap kepemimpinan Jokowi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik terhadap Presiden Joko Widodo (Jokowi) melalui komentar-komentar yang diposting di akun resmi Instagramnya (@jokowi). Dengan memanfaatkan metode Naïve Bayes Classifier, penelitian ini mengumpulkan data dari 1000 komentar yang kemudian diproses melalui berbagai tahapan metodologi, termasuk pengumpulan data, preprocessing, pembobotan, k-fold cross validation, dan implementasi metode. Melalui tahap preprocessing yang melibatkan cleansing, stopword removal, stemming, dan tokenizing, komentar-komentar dipersiapkan untuk analisis lebih lanjut. Hasil pengujian menggunakan k-fold cross validation menunjukkan bahwa model memiliki rata-rata akurasi sebesar 80,3%. Selain itu, evaluasi menggunakan confusion matrix menunjukkan akurasi sebesar 84,1%, dengan presisi sebesar 85,5% dan recall sebesar 92,4%. Hasil ini menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier memiliki kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif dalam komentar-komentar tersebut.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Uncontrolled Keywords: | Akurasi, Analisis Sentimen, Instagram, Jokowi, Naïve Bayes Classifier. | |||||||||
Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data | |||||||||
Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) | |||||||||
Department: | S1 Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Della Berliansyah | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Contact Email Address: | dellaberlian8@gmail.com | |||||||||
Date Deposited: | 12 Jul 2024 08:10 | |||||||||
Last Modified: | 12 Jul 2024 08:10 | |||||||||
URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/21471 |
Actions (login required)
View Item |