Detail Tugas Akhir

ANALISIS SENTIMEN PASCA PEMILIHAN PRESIDEN INDONESIA TAHUN 2024 DI MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES

ASADULAH, IBNU (2026) ANALISIS SENTIMEN PASCA PEMILIHAN PRESIDEN INDONESIA TAHUN 2024 DI MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN METODE MULTINOMIAL NAIVE BAYES. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Berkas Tugas Akhir

PDF
Text
1. PENDAHULUAN.pdf
PDF
Text
2. ABSTRAK.pdf
PDF
Text
3. BAB I.pdf
PDF
Text
4. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
5. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
6. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
7. BAB V.pdf
Restricted to Registered users only
PDF
Text
8. DAFTAR PUSTAKA.pdf
PDF
Text
9. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat pasca pemilihan presiden Indonesia tahun 2024 menggunakan metode Multinomial Naïve Bayes. Setelah Pilpres 2024, berbagai isu muncul dan menciptakan beragam respons di media sosial, terutama di platform X. Analisis sentimen merupakan metode yang efektif untuk memahami reaksi publik terhadap hasil pemilihan presiden. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah Multinomial Naïve Bayes, yaitu metode berbasis probabilitas yang didasarkan pada Teorema Bayes dan sering diterapkan dalam Natural Language Processing (NLP). Hasil pengujian menggunakan K-Fold Cross Validation dengan nilai K = 2, 4, 5, 8, dan 10 menunjukkan bahwa model ini mampu memprediksi sentimen netral masyarakat pasca pemilihan presiden tahun 2024 dan juga dengan tambahan Laplace Smoothing. Model ini mencapai rata-rata tingkat akurasi sebesar 71%, dengan presisi 66% dan recall 71%, sehingga memberikan gambaran yang baik tentang efektivitasnya dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat. Penelitian ini memberikan kontribusi penting dalam memahami opini publik terhadap kebijakan presiden terpilih. Selain itu, hasil analisis sentimen ini dapat memberikan wawasan yang mendalam bagi pembuat kebijakan serta pihak terkait dalam mengambil keputusan yang lebih baik dalam menghadapi isu-isu politik di masa mendatang.

Informasi Item

Item Type Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci Pasca Pilpres 2024, Analisis Sentimen, Multinomial Naïve Bayes
Subjects 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
000 Computer Science, Information, & General Works > 005 Computer Programming, Programs, & Data
Divisions Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Date Deposited 12 Mar 2026 01:18
Last Modified 12 Mar 2026 01:18
URI https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/30493

Actions (login required)

View Item
View Item
Ada yang bisa kami bantu?