DIDIN JATI SUARA, LALU - 205610063 Primary Author Cosmas Haryawan, S.TP., S.Kom., M.Cs Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI) 2024 monographic id Indonesia

Text Skripsi

Omnibus law sebagai upaya untuk menyederhanakan regulasi, sering kali memicu kontroversi di masyarakat karena potensi dampaknya yang signifikan di berbagai sektor. Oleh karena itu, analisis sentimen menjadi penting untuk memahami pandangan dan reaksi masyarakat terhadap Omnibus law. Dalam penelitian ini data Twitter sebanyak 1751 tweet terkait Omnibus law dikumpulkan kemudian dilabelkan secara manual. Data yang sudah dilabeli secara manual selanjutnya melewati tahap pra-pemrosesan seperti pemberishan teks, normalisasi, tokenisasi, stopword removal dan stemming. Pada penelitian ini pembagian data menggunakan prinsip cross validation atau validasi silang yang dimana data dibagi menjadi 3 bagian yakni data latih, data uji dan data validasi dengan perbandingan 60:25:15. Representasi tweet dalam bentuk teks diubah menjadi vektor dilakukan menggunakan Term Frequency Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model yang digunakan untuk klasifikasi sentimen pada penelitian ini adalah Naïve Bayes Multinomial dengan penanganan ketidakseimbangan kelas menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), penggunaan metode SMOTE mengatasi masalah ketidakseimbangan antara sentimen mayoritas yakni negatif dengan sentimen minoritas yakni positif dan netral. Sentimen minoritas mendapatkan penambahan sampel sintetis untuk membantu model dalam pengklasifikasian. Hasil evaluasi model Naïve Bayes pada penelitian ini diantaranya dalam bentuk metrik yaitu confusion matrix kemudian accuracy, precision, recall dan f1-score. Pada data uji memiliki nilai akurasi 90,27%, precision 93,29%, recall 94,76% dan f1-score 93,20%, sedangkan pada data validasi memiliki akurasi senilai 89,92%, precision 91,28%, recall 96,01% dan f1-score 93,47%. Nilai evaluasi yang ditunjukkan antara data uji dan data validasi menujukkan model dapat diandalkan dalam menganalisis sentimen tanpa adanya kecenderungan overfitting. Kata kunci: analisis sentimen, naïve bayes, omnibus law Metode Naive Bayes Analisis Sentimen NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 033 SUA A R.1 SUA0033SI0124 RAK REFERENSI SKRIPSI SI 033 SUA A R.1 17310 2024-04-01 13:00:30 2024-04-01 13:01:43 machine generated