Khopipah, Ayu Zumrotul (2024) Rancang bangun sistem analisis sentimen analisis pengguna sosial media X terhadap sengketa pemilihan Presiden Indonesia 2024 menggunakan Random Forest. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_COVER.pdf Download (28kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_ABSTRAK.pdf Download (67kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_DAFTAR ISI.pdf Download (61kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_BAB I.pdf Download (168kB) | Preview |
|
![[img]](https://digilib.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
5_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (285kB) |
|
|
Text (BAB III)
6_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (74kB) |
|
|
Text (BAB IV)
7_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (635kB) |
|
|
Text (BAB V)
8_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (268kB) |
|
|
Text (BAB VI)
9_BAB VI.pdf Restricted to Registered users only Download (50kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_DAFTAR PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only Download (83kB) |
Abstract
Analisis sentimen masyarakat terhadap sengketa pemilihan Presiden Indonesia 2024 melalui sosial media X menggunakan algoritma Random Forest. X menjadi platform yang penting bagi masyarakat untuk menyampaikan opini dalam bentuk sentimen positif dan sentimen negatif. Algoritma Random Forest dipilih karena kemampuannya dalam mengelola data teks serta meningkatkan akurasi klasifikasi melalui teknik pohon keputusan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap sengketa pemilihan Presiden Indonesia 2024 dan mengukur kinerja model Random Forest dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif. Penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 1.671 tweet berbahasa Indonesia. Perancangan sistem dilakukan melalui proses pengumpulan data, preprocessing data (cleansing, case folding, tokenization, filtering/stopword removal dan stemming) dan klasifikasi menggunakan algoritma Random Forest. Hasil klasifikasi ini kemudian diintegrasikan ke dalam sebuah aplikasi web menggunakan Streamlit, yang menyediakan user interface yang mudah diakses untuk melihat hasil analisis sentimen. Hasil pengujian menunjukan bahwa model memiliki akurasi sekitar 76%. Evaluasi kinerja menggunakan k-fold cross validation menunjukan akurasi rata-rata sebesar 76%, dengan precision 75%, recall sebesar 73%, dan f1-score sebesar 74%dengan variasi performa disetiap fold antara 70% hingga 82%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Analisis sentimen; Random Forest; Preprocessing; Streamlit; Confusion Matrix; K-fold Cross Validation. |
| Subjects: | Technology, Applied Sciences |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Elektro |
| Depositing User: | Ayu Zumrotul Khopipah |
| Date Deposited: | 01 Nov 2024 07:30 |
| Last Modified: | 01 Nov 2024 07:30 |
| URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/100773 |
Actions (login required)
 |
View Item |
