Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

A’ini, Eka Nur (2023) Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Hacker Bjorka Dalam Kasus Kebocoran Data BPJS Ketenagakerjaan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 201910225052_Eka Nur A’ini_Cover-Daftar isi.pdf Download (1MB)
	Text 201910225052_Eka Nur A’ini_BAB I.pdf Download (1MB)
	Text 201910225052_Eka Nur A’ini_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)
	Text 201910225052_Eka Nur A’ini_BAB V.pdf Download (1MB)
	Text 201910225052_Eka Nur A’ini_Daftar Pustaka.pdf Download (1MB)
	Text 201910225052_Eka Nur A’ini_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Sejak ramainya kasus Bjorka hal itu memicu banyak masyarakat yang mengkritik di berbagai media sosial salah satu diantaranya media sosial Facebook sehingga kritik atau opini tersebut dapat dimanfaatkan untuk melakukan analisis sentimen. Berdasarkan hal tersebut, diperlukan sebuah metode yang dapat secara otomatis melakukan klasifikasi opini ke dalam kategori positif dan negatif melalui proses analisis sentimen. Proses analisis sentimen dilakukan dengan proses data preprocessing, pembobotan kata menggunakan metode TF-IDF, penerapan algoritma, dan pembahasan atas hasil klasifikasi. Metode klasifikasi data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naive Bayes dan C4.5. Data tersebut akan diproses menggunakan text mining dan klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes dan C4.5. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, hasil klasifikasi terbaik diperoleh oleh Naïve Bayes dengan akurasi sebesar 70% dan 68% untuk algoritma C4.5. Algoritma Naïve Bayes mampu memprediksi ketepatan data sebesar 70% untuk sentimen positif dan negatif.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Pembimbing: Wowon Priatna, S.T., M.Ti. NIDN0429118007, Siti Setiawati, S.Pd., M.Pd. NIDN0313107904
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited:	02 Jan 2026 03:38
Last Modified:	02 Jan 2026 03:38
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/37431

Actions (login required)

View Item

Downloads