KURNIAWAN, DWI (2022) Analisis sentimen komentar masyarakat terhadap berita politik puan maharani di twitter menggunakan algoritma naïve bayes. Sarjana thesis, Universitas Muria Kudus.

Preview	Text (Halaman Judul) Hal. Judul.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview
Preview	Text (BAB 1) BAB I.pdf - Published Version Download (209kB) | Preview
	Text (BAB 2) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (256kB) | Request a copy
	Text (BAB 3) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (357kB) | Request a copy
	Text (BAB 4) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (177kB) | Request a copy
Preview	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (302kB) | Preview
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstrak

Puan Maharani saat ini menjadi banyak perbincangan yang hangat di publik. Bagaimana tidak, Beliau saat ini menduduki sebagai Ketua DPR RI. Selain itu, ia juga digadang-gadang untuk maju ke Pilpres 2024 mendatang. Dengan melihat fenomena tersebut, maka banyak masyarakat yang mengeluarkan opini di sosial media khususnya Twitter. Melihat banyaknya opini tentang beliau, maka dibuatlah analisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes yang bertujuan untuk meningkatkan kekredibilitasannya beliau di masyarakat. Dari 1380 data yang diambil dari Twitter, sentiment negatif mendapat hasil polaritas sebanyak 1161 data. Sedangkan untuk sentiment positif mendapat hasil polaritas sebanyak 219 data. Dari pengklasifikasian data tersebut mendapat akurasi sebanyak 85%.

Item Type:	Skripsi/ Thesis (Sarjana)
Dosen Pembimbing:	Dosen Pembimbing 1. Mukhamad Nurkamid, S.Kom, M.Cs Dosen Pembimbing 2. Rizkysari Meimaharani, S.Kom, M.Kom
Kata Kunci:	Twitter, Puan Maharani, Analisis Sentimen, Data
Subjects:	Teknologi > Teknologi (umum) Teknologi > T1 Teknologi (Umum)
Program Studi:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Mr Firman Al Mubaroq
Date Deposited:	22 Dec 2022 18:09
Last Modified:	25 Dec 2022 18:57
URI:	http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/17472

Actions (login required)

View Item