Analisis sentimen intoleransi menggunakan metode Multinomial Naive Bayes pada media sosial

Setyanto, Naufal (2020) Analisis sentimen intoleransi menggunakan metode Multinomial Naive Bayes pada media sosial. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_COVER.pdf

Download (59kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRACT)
2_ABSTRACT.pdf

Download (58kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_DaftarIsi.pdf

Download (70kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (146kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (332kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (448kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (372kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (45kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_DaftarPustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (118kB) | Request a copy

Abstract

Analisis sentimen adalah bidang studi yang berfokus pada penelitian terkait pendapat, penilaian, evaluasi, sentimen sikap dan emosi yang berkaitan dengan entitas seperti, produk, jasa, organisasi, individu, peristiwa, topik dan atribut lainnya. Pada era digital saat sekarang banyak media sosial yang digunakan masyarakat, salah satu yang banyak digunakan yaitu media sosial Twitter. Media sosial banyak digunakan masyarakat untuk mengutarakan opini terhadap kejadian atau kasus yang sedang terjadi. Contoh kasus yang saat ini sedang banyak diperbincangkan yaitu kasus intoleransi agama yang tengah terjadi di India. China, dan Myanmar. Untuk mengetahui opini masyarakat terhadap kasus tersebut maka dilakukan penelitian mengenai analisis sentimen. tujuan diadakannya penelitian ini yaitu sistem yang dibangun mampu mengklasifikasikan kalimat beropini positif dan negatif terhadap tweet tentang intoleransi agama menggunakan algoritma multinomial naïve bayes dengan metode analisa Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Berdasarkan hasil evaluasi dengan 5 jenis percobaan berbeda hasil klasifikasi dari 2342 data diperoleh hasil akurasi 90,3%. Dari hasil akurasi menunjukkan bahwa algoritma multinomial naïve bayes dapat bekerja dengan sangat baik dalam menentukan kalimat beropini positif dan negatif.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Analisis sentimen; multinomial naive bayes; intoleransi agama; text mining; Cross Industry Standard Process for Data Mining;
Subjects: Al-Qur'an (Al Qur'an, Alquran, Quran) dan Ilmu yang Berkaitan
Al-Qur'an (Al Qur'an, Alquran, Quran) dan Ilmu yang Berkaitan > Ilmu-ilmu Al-Qur'an
Analysis, Theory of Functions
Analysis, Theory of Functions > Other Analytic Methods
Engineering
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Naufal Setyanto
Date Deposited: 25 Mar 2021 06:16
Last Modified: 25 Mar 2021 06:16
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/38124

Actions (login required)

View Item View Item