Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

AlHakim, Abdu Malik (2025) Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap PHK di Indonesia pada Twitter Menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

[img] Text
202110715209_Abdu Malik AlHakim_Cover-Daftar Isi.pdf

Download (1MB)
[img] Text
202110715209_Abdu Malik AlHakim_BAB I.pdf

Download (1MB)
[img] Text
202110715209_Abdu Malik AlHakim_BAB II, III, IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB)
[img] Text
202110715209_Abdu Malik AlHakim_BAB V.pdf

Download (1MB)
[img] Text
202110715209_Abdu Malik AlHakim_Daftar Pustaka.pdf

Download (981kB)
[img] Text
202110715209_Abdu Malik AlHakim_Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Penilaian performa dilakukan dengan tiga skenario pembagian data latih dan uji: 90:10, 80:20 dan 70:30. Hasil menunjukkan bahwa Support Vector Machine memberikan akurasi tertinggi sebesar 84,93% pada skenario 90:10, dibandingkan Naïve Bayes dengan akurasi 82,61% pada skenario yang sama. Visualisasi melalui wordcloud turut digunakan untuk memperkuat interpretasi terhadap kata-kata dominan dalam opini publik. Temuan ini menunjukkan bahwa algoritma klasifikasi dapat dimanfaatkan untuk memahami persepsi masyarakat terhadap isu ketenagakerjaan dan mendukung pengambilan keputusan berbasis data sosial. Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan memperluas cakupan data dan mengevaluasi metode yang lebih kompleks untuk meningkatkan akurasi klasifikasi.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Pembimbing: Prima Dina Atika, S.Kom., M.Kom. NIDN0311037107, Dr. Herlawati, S.Si., M.M., M.Kom. NIDN0311097302
Subjects: Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer
Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited: 09 Oct 2026 03:55
Last Modified: 09 Oct 2026 03:55
URI: http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/41488

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year