Universitas Bhayangkara Jakarta Raya

Institutional Repositories

Sevira, Silviana (2024) Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Hasil Real Count KOU 2024 pada Media Sosial Instagram Menggunakan Naive Bayes dan Support Vector Machine. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.

	Text 202010225179_Silviana Sevira_Cover-Daftar Isi.pdf Download (1MB)
	Text 202010225179_Silviana Sevira_BAB I.pdf Download (997kB)
	Text 202010225179_Silviana Sevira_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (5MB)
	Text 202010225179_Silviana Sevira_BAB V.pdf Download (978kB)
	Text 202010225179_Silviana Sevira_Daftar Pustaka.pdf Download (998kB)
	Text 202010225179_Silviana Sevira_Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Hasil analisis menunjukkan bahwa dari total 1.500 komentar, 865 komentar bersentimen negatif, sementara 635 komentar bersentimen positif. Untuk pengujian model, dataset dibagi menjadi beberapa rasio. Pada rasio 70:30, akurasi Naïve Bayes menghasilkan 73% dan Support Vector Machine 76%. Pada rasio 80:20, akurasi Naïve Bayes sebesar 77% dan Support Vector Machine 76%. Pada rasio 90:10, hasil akurasi Naïve Bayes sebesar 81% dan Support Vector Machine 75%. Hal ini menunjukkan Naïve Bayes menghasilkan akurasi lebih tinggi pada rasio 90:10 dan 80:20, sedangkan Support Vector Machine menghasilkan akurasi lebih tinggi hanya pada rasio 70:30. Dapat disimpulkan bahwa metode Naive Bayes lebih unggul dengan rasio 90:10 dalam menganalisis sentimen masyarakat terhadap hasil Real Count KPU 2024 daripada Support Vector Machine.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	Pembimbing: Wowon Priatna, S.T., M.Ti. NIDN0429118007, Khairunnisa Fadhilla Ramadhania, S.Si., M.Si. NIDN0328039201
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User:	Mr. Arif Syamsudin
Date Deposited:	11 Mar 2026 01:49
Last Modified:	11 Mar 2026 01:49
URI:	http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/38626

Actions (login required)

View Item

Downloads