Analisis sentimen tentang pro kontra penggunaan Vape sebagai pengganti rokok menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Sandi, Tri Kurnia (2022) Analisis sentimen tentang pro kontra penggunaan Vape sebagai pengganti rokok menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
COVER.pdf

Download (311kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf

Download (404kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
DAFTAR ISI.pdf

Download (439kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
BAB I.pdf

Download (532kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (715kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (816kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (925kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (305kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (381kB) | Request a copy

Abstract

Kehadiran rokok elektrik di Indonesia adalah hal yang baru dan penggunanya pun semakin meningkat. Namun, tidak sedikit pula masyarakat yang menolak rokok elektrik, masih banyak masyarakat Indonesia yang menolak dengan berbagai alasan, salah satunya dikarenakan belum adanya penelitian di Indonesia yang membahas akan efek kesehatannya. Untuk mengetahui opini masyarakat terhadap rokok elektrik maka diajukanlah sebuah sistem yang dapat menganalisis komentar para pengguna media sosial twitter termasuk ke dalam sentimen positif atau negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah sistem yang dibangun mampu mengklasifikasikan tweet beropini positif dan negatif terhadap rokok elektrik dengan mengimplementasikan metode naïve bayes. Berdasarkan hasil perhitungan akurasi dan error, didapatkan akurasi sebesar 81%, precision 78%, dan recall sebesar 80%. Hasil klasifikasi yang dilakukan, total sentimen negatif (53,3%) lebih banyak dibandingkan dengan sentimen positif (46.7%).

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: rokok elektrik; naive bayes; sentimen; klasifikasi; twitter
Subjects: Data Processing, Computer Science
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Tri Kurnia Sandi
Date Deposited: 14 Apr 2023 01:06
Last Modified: 14 Apr 2023 01:06
URI: https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/66408

Actions (login required)

View Item View Item