Kuswoyo, Muhammad Riko (2026) ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK PADA AKUN INSTAGRAM RESMI UNIVERSITAS MALIKUSSALEH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS WEB. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (250kB)
	Text Abstrak.pdf Download (535kB)
	Text Bab 1.pdf Download (322kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (262kB)
	Text MUHAMMAD RIKO KUSWOYO_SISTEM INFORMASI.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

Instagram resmi Universitas Malikussaleh (@univ.malikussaleh) menghasilkan volume komentar publik yang tinggi setiap harinya, namun pengelolaan komentar tersebut masih dilakukan secara manual sehingga rawan mengabaikan sentimen negatif yang berpotensi merusak reputasi digital kampus. Kondisi ini menimbulkan kebutuhan akan sistem yang mampu memantau opini publik secara otomatis dan efisien. Penelitian ini bertujuan mengimplementasikan teknik scraping dan preprocessing teks, mengukur tingkat akurasi algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) dalam mengklasifikasikan opini publik ke dalam tiga kelas (positif, negatif, netral), serta membangun sistem analisis sentimen berbasis web sebagai alat bantu monitoring bagi pihak Humas Universitas Malikussaleh. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif deskriptif dengan metode pengembangan sistem Waterfall. Data primer sebanyak 1.494 komentar dikumpulkan melalui web scraping, dilabeli secara manual, kemudian melalui enam tahap preprocessing (case folding, cleaning, normalisasi kata tidak baku, tokenisasi, penghapusan stopword, dan stemming), sehingga tersisa 1.470 komentar bersih. Fitur teks diekstraksi menggunakan metode TF-IDF, dan data dibagi dengan rasio 80:20 untuk data latih dan data uji. Sistem dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman Python, framework Flask, dan basis data MySQL agar dapat diakses secara daring oleh pengguna. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma NBC mencapai akurasi sebesar 77,55%, macro average precision 77,12%, macro average recall 77,47%, dan macro average F1-score 77,07%, yang tergolong kategori "cukup baik". Pengujian usabilitas menggunakan System Usability Scale (SUS) terhadap 15 responden menghasilkan skor rata-rata 73,17 dengan kategori "Baik (Good)". Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan dapat digunakan sebagai alat bantu monitoring opini publik yang cukup akurat dan dapat diterima dengan baik oleh penggunanya, sehingga berpotensi mendukung pengambilan keputusan pihak Humas dalam merespons opini masyarakat secara lebih cepat dan tepat. Kata Kunci: Analisis sentimen, Naive Bayes Classifier, Instagram, Text Mining, System Berbasis Web

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > Q Science (General) Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Muhammad Riko Kuswoyo
Date Deposited:	01 Sep 2026 04:53
Last Modified:	01 Sep 2026 04:53
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/21933

Actions (login required)

View Item