M. Agung Nugroho, S.Kom., M.Kom. Contributor Sulastri - 205410083 Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI) 2024 monographic id Indonesia

Text Skripsi

Analisis sentimen banyak digunakan dalam menilai sentimen terhadap suatu objek. Pada penelitian ini objek yang diambil yaitu analisis sentimen terhadap Ganjar Pranowo sebagai calon presiden 2024 yang sedang marak diperbincangkan oleh warganet, khususnya di twitter. Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier dan mengambil data yang berhubungan terhadap calon presiden untuk melihat opini masyarakat kepada Ganjar Pranowo. Data yang diambil yaitu data twitter dengan kata kunci Ganjara Pranowo, GanjarMahfud2024, dan GanjarMahfudMenang sehingga diperoleh 4315 data yang diambil pada tanggal 1januari sampai dengan 12 februari. Hasil dari pengujian menggunakan naive bayes classifier mendapatkan accuracy sebesar 74%. Selain itu, dilakukan perbandingan akurasi pelabelan menggunakan metode Lexicon-Based dan TextBlob dengan rasio data 90:10, 80:20, dan 50:50. Metode Lexicon-Based mencapai akurasi 65% pada rasio 90:10 dan 80:20, serta 63% pada rasio 50:50. Metode TextBlob mencapai akurasi tertinggi 74% pada rasio 90:10, 68% pada rasio 80:20, dan 65% pada rasio 50:50. Metode TextBlob dengan rasio data 90:10 memberikan akurasi terbaik. Kata kunci: Ganjar Pranowo; Klasifikasi sentimen; Naive bayes Classifier; Twitter Metode Naive Bayes Classifier (NBC) Twitter Media Sosial Analisis Sentimen NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 086 SUL A R.1 SUL0086IN0124 Rak Referensi Skripsi Informatika 086 SUL A R.1 17409 2024-09-13 13:14:35 2024-09-13 13:28:53 machine generated