Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Akbar, Lutfi Fajri (2023) Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Elektabilitas Anies Baswedan Sebagai Calon Presiden pada Pemilu 2024 di Twitter. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 201910225014_Lutfi Fajri Akbar_Cover-Daftar Isi.pdf Download (1MB)
	Text 201910225014_Lutfi Fajri Akbar_BAB I.pdf Download (924kB)
	Text 201910225014_Lutfi Fajri Akbar_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text 201910225014_Lutfi Fajri Akbar_BAB V.pdf Download (821kB)
	Text 201910225014_Lutfi Fajri Akbar_Daftar Pustaka.pdf Download (971kB)
	Text 201910225014_Lutfi Fajri Akbar_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)

Abstract

Tujuan penelitian ini yaitu melakukan pengujian metode klasifikasi Naïve Bayes dan SVM dalam mengklasifikasikan sentimen menggunakan data uji dengan berbagai rasio pembagian data, melakukan perbandingan hasil nilai akurasi yang didapatkan kedua metode text mining dengan metrik accuracy, dan mengetahui polaritas sentimen masyarakat berdasarkan hasil analisis sentimen metode text mining terbaik. Hasil penelitian ini adalah metode klasifikasi SVM pada persentase rasio pembagian data 90:10 merupakan metode text mining dengan performa terbaik dalam melakukan text mining dengan nilai akurasi sebesar 86% dan mayoritas sentimen masyarakat cenderung berpolaritas sentimenkan negatif terhadap topik elektabilitas Anies Baswedan sebagai calon presiden pada pemilu 2024, dengan persentase sentimen negatif mencapai 56.9%.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Pembimbing: Prima Dina Atika, S.Kom., M.Kom. NIDN0311037107, Mayadi, S.Kom., M.Kom. NIDN0408087802
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited:	23 Dec 2025 01:52
Last Modified:	23 Dec 2025 01:52
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/37376

Actions (login required)

View Item

Downloads