Detail Tugas Akhir

ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN PEMBERLAKUAN CUKAI PADA MINUMAN BERPEMANIS DALAM KEMASAN MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES

FIRDAUS, MUHAMMAD (2026) ANALISIS SENTIMEN KEBIJAKAN PEMBERLAKUAN CUKAI PADA MINUMAN BERPEMANIS DALAM KEMASAN MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
Pendahuluan.pdf
PDF
Text
Abstrak.pdf
PDF
Text
Bab 1.pdf
PDF
Text
Bab 2.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
Bab 3.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
Bab 4.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
Bab 5.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
Daftar Pustaka.pdf
PDF
Text
Lampiran.pdf
Restricted to Registered users only

Abstract

Konsumsi gula di Indonesia tergolong tinggi dengan penderita diabetes
mencapai 20,4 juta jiwa. Kondisi tersebut mendorong pemerintah untuk
memberlakukan kebijakan cukai pada minuman berpemanis dalam kemasan
(MBDK) sebagai upaya untuk mengurangi tingkat konsumsi gula. Media sosial,
khususnya platform X, berperan sebagai media bagi masyarakat untuk
mengemukakan opini terhadap kebijakan tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk
menganalisis sentimen masyarakat terkait kebijakan cukai MBDK dengan
memanfaatkan pendekatan berbasis leksikon untuk pelabelan data serta klasifikasi
menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes dengan ekstraksi fitur unigram
dan bigram. Hasil awal menunjukkan bahwa akurasi tertinggi diperoleh dalam uji
10-Fold Cross Validation dengan rata-rata tingkat akurasi mencapai 83%, presisi
83%, recall 76%, dan F1-Score 77%. Setelah dilakukan penyeimbangan data
menggunakan Stratified Cross Validation yang dikombinasikan dengan Borderline
SMOTE, didapatkan peningkatan performa model. Hasil tertinggi diperoleh dalam
pengujian 10-Fold Cross Validation dengan akurasi mencapai 86%, presisi 85%,
recall 83%, dan F1-Score 83%. Hasil tersebut menunjukan bahwa model
Multinomial Naive Bayes mampu mengklasifikasikan sentimen masyarakat
terhadap kebijakan cukai MBDK dengan kinerja yang baik setelah dilakukan proses
penyeimbangan data.

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci Borderline-SMOTE, MBDK, Multinomial Naive Bayes, N-gram, Stratified Cross Validation
Subjects 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Date Deposited 28 Jan 2026 01:23
Last Modified 28 Jan 2026 01:23
URI https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/29899

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?