Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Hamidah, Dhiya Azizah (2023) Analisis Sentimen Ulasan Costumer Kopi TMLST Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

[img] Text
201910225160_Dhiya Azizah Hamidah_Cover-Daftar Isi.pdf

Download (3MB)
[img] Text
201910225160_Dhiya Azizah Hamidah_BAB I.pdf

Download (1MB)
[img] Text
201910225160_Dhiya Azizah Hamidah_BAB II, III, IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[img] Text
201910225160_Dhiya Azizah Hamidah_BAB V.pdf

Download (960kB)
[img] Text
201910225160_Dhiya Azizah Hamidah_Daftar Pustaka.pdf

Download (1MB)
[img] Text
201910225160_Dhiya Azizah Hamidah_Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

Hasil dari penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam memprediksi sentimen positif dan negatif, dengan akurasi sebesar 0.82 atau 82%, menunjukkan bahwa model memiliki kemampuan yang baik dalam mengidentifikasi dengan benar. Dengan hasil evaluasi model yang digunakan memberikan indikasi bahwa Naïve Bayes dapat menjadi pilihan yang efektif dalam melakukan analisis sentimen pada data ulasan TMLST Coffee. Penelitian selanjutnya dapat memfokuskan pada analisis sentimen untuk aspek-aspek tertentu yang relevan dalam konteks TMLST Coffee, seperti layanan customer, kualitas produk, atau pengalaman pengguna. Dengan mendalaminya lebih lanjut, dapat diperoleh wawasan yang lebih spesifik dan mendalam mengenai sentimen customer terhadap setiap aspek tersebut.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Pembimbing: Ratna Salkiawati, S.T., M.Kom. NIDN0310038006, Rafika Sari, S.Si., M.Si. NIDN0329098902
Subjects: Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer
Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited: 29 Dec 2025 03:35
Last Modified: 29 Dec 2025 03:35
URI: http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/37388

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year