Detail Cantuman Kembali
ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP GANJAR PRANOWO SEBAGAI CALON PRESIDEN 2024 MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
- Bagikan:
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
086 SUL A R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI)
2024
Yogyakarta
LOADING LIST...
LOADING LIST...