ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENUTUPAN TIKTOK SHOP MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER

MAUBOI, FEBBY TRIANI (2024) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP PENUTUPAN TIKTOK SHOP MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

	Text (HALAMAN DEPAN) 1_205610053_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (676kB)
	Text (BAB I) 2_205610053_BAB_I.pdf - Published Version Download (491kB)
	Text (BAB II) 3_205610053_BAB_II.pdf - Published Version Download (739kB)
	Text (BAB III) 4_205610053_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (755kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 5_205610053_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB V) 6_205610053_BAB_V.pdf - Published Version Download (477kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 7_205610053_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (341kB)
	Text (LISTING PROGRAM) 8_205610053_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (913kB) | Request a copy

Abstract

Penelitian ini menganalisis sentimen masyarakat terhadap penutupan TikTok Shop yang diungkapkan melalui platform media sosial X. Data dikumpulkan dari tanggal 26 September 2023 hingga 5 November 2023. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap penutupan TikTok Shop dan mengelompokkan sentimen tersebut ke dalam kategori Positif, Negatif, dan Netral. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian analisis sentimen ini meliputi pengambilan data dengan menggunakan tweet harvest, pelabelan dengan menggunakan TextBlob, serta Preprocessing yang meliputi case folding, tokenizing, normalization, stopword removal, dan stemming. Data tweet diklasifikasikan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan model Confusion Matrix. Hasil penelitian ini dengan menggunakan 1412 data tweet yang telah melalui proses pelabelan dan preprocessing menunjukkan bahwa 32.2% pengguna media sosial X berkomentar positif, 31.2% berkomentar netral, dan 36.6% berkomentar negatif. Penerapan metode naïve bayes classifier untuk klasifikasi sentimen mendapatkan akurasi sebesar 61% dengan rasio 90:10. Pengujian dengan model Confusion Matrix menghasilkan rata-rata weighted average precision sebesar 66%, recall 61%, dan F1-Score 60%. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, TextBlob, TikTok Shop

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Pembimbing: Deborah Kurniawati, S.Kom., M.Cs.
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, TextBlob, TikTok Shop
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Analisis Sentimen A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Metode Naive Bayes Classifiers
Divisions:	Jenjang S1 > Sistem Informasi (S1)
Depositing User:	Titis Pratiwi
Date Deposited:	23 Sep 2024 07:38
Last Modified:	23 Sep 2024 07:38
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10492

Actions (login required)

View Item