HALIM, ALFIAN NOER (2024) ANALISIS SENTIMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP DAMPAK PERANG ISRAEL - PALESTINA MELALUI DATA TWITTER. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf Download (358kB) |
|
Text (ABSTRAK)
02 ABSTRAK.pdf Download (68kB) |
|
Text (BAB I)
03 BAB 1.pdf Restricted to Registered users only Download (71kB) |
|
Text (BAB II)
04 BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (185kB) |
|
Text (BAB III)
05 BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (255kB) |
|
Text (BAB IV)
06 BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (728kB) |
|
Text (BAB V)
07 BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (61kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (122kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
09 LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (453kB) |
Abstract
Nowadays, the development of information technology is increasing, making it easier for people to get a lot of information by using social media, for example Twitter. Twitter social media is a social networking application that provides various sources of information about world events. One piece of information that is currently being widely discussed and is a trending topic is the impact of the Israeli and Palestinian wars. It is important to analyze feelings about the impact of the war between Israel and Palestine from the amount of information circulating on social media. This research was conducted to analyze people's reactions in the form of tweets to group them using the Naïve Bayes method for positive, neutral and negative opinions. In implementing the Naïve Bayes algorithm which uses 3 models of the Naïve Bayes algorithm, namely Gaussian, Multinomial, and Bernoulli, it shows different results, namely 50% for the Naïve Bayes Gaussian model, 57% for the Naïve Bayes Bernoulli model, and Naïve Bayes Multinomial model is 65%. %. This shows that the Multinomial Naïve Bayes model is better than other Naïve Bayes models in classifying the data in this case. Pada zaman sekarang perkembangan teknologi informasi semakin meningkat membuat masyarakat dengan mudah mendapatkan banyak informasi dengan menggunakan sosial media contohnya seperti twitter. sosial media twitter adalah aplikasi jejaring sosial yang memberikan berbagai macam sumber informasi peristiwa dunia. Salah satu informasi yang saat ini ramai diperbincangkan hingga trending topic ialah dampak perang israel dan palestina. Penting untuk menganalisis perasaan dampak perang antara israel dan palestina dari sekian banyaknya informasi yang beredar di sosial media. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis reaksi masyarakat berupa tweet terhadap mengelompokkannya dengan menggunakan metode Naïve Bayes baik opini positif, netral maupun negatif. Dalam mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes yang menggunakan 3 model dari algoritma Naïve Bayes yaitu Gaussian, Multinomial, dan Bernoulli menunjukan hasil yang berbeda yaitu sebesar 50% untuk Naïve Bayes model Gaussian, 57% untuk Naïve Bayes model Bernoulli, dan Naïve Bayes model Multinomial adalah sebesar 65%. Hal ini menunjukan bahwa model Multinomial Naïve Bayes lebih baik dari pada Naïve Bayes model lain dalam mengklasifikasikan data pada kasus ini.
Actions (login required)
 |
View Item |
