SENTIMENT ANALYSIS SATU TAHUN KEPEMIMPINAN WALIKOTA BANDARLAMPUNG PERIODE 2021-2026 MENGGUNAKAN ALGORITME SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES

Elshinta Milenia, 1857051012 (2022) SENTIMENT ANALYSIS SATU TAHUN KEPEMIMPINAN WALIKOTA BANDARLAMPUNG PERIODE 2021-2026 MENGGUNAKAN ALGORITME SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF 1. ABSTRAK - ABSTRACT.pdf Download (181Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (2066Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1432Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Analisis sentimen adalah bagian dari penelitian komputasi yang mengklasifikasikan polaritas teks yang diberikan pada tingkat dokumen, kalimat, atau fitur apakah opini yang diungkapkan dalam dokumen, kalimat atau fitur tersebut bernilai positif atau negatif. Kemudahan akses internet dan perkembangan gadget yang semakin canggih menjadikan perangkat elektronik ini sebagai salah satu kebutuhan utama masyarakat untuk mengakses informasi. Belakangan ini media sosial menjadi sangat menarik, baik sebagai sumber data maupun sebagai sarana penyampaian wawasan dan kehidupan sehari-hari. Berbagai penilaian atau opini masyarakat Bandarlampung yang berbeda dapat ditemukan di media sosial Twitter dan salah satu topik populer masyarakat Bandarlampung adalah gaya kepemimpinan. Gaya kepemimpinan adalah perilaku dan energi kooperatif, yang merupakan kombinasi dari penalaran, kemampuan, atribut, dan praktik yang diterapkan oleh seorang pemimpin untuk mempengaruhi kinerja para pengikutnya. Gaya kepemimpinan yang akhir-akhir ini menyita perhatian dan perbincangan adalah mengenai gaya kepemimpinan Hj. Eva Dwiana, S.E adalah Walikota Bandarlampung periode 2021-2026. Penelitian ini membandingkan dua algoritme: Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes dalam analisis sentimen menggunakan data Walikota Bandarlampung dari Twitter. Berdasarkan hasil penelitian, Support Vector Machine (SVM) menunjukkan kinerja terbaik dengan nilai akurasi sebesar 87,38% dibandingkan dengan Naïve Bayes dengan nilai akurasi 85,28%. Kata kunci: Analisis Sentimen, Support Vector Machine (SVM), Naïve Bayes, Kepemimpinan Walikota

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2208552171 . Digilib
Date Deposited:	26 Aug 2022 03:38
Terakhir diubah:	26 Aug 2022 03:38
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/65745

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir