Rasuna, Rasuna (2026) ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK DI TWITTER TERKAIT PENGADAAN CHROMEBOOK DENGAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. S2 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER_RASUNA_247110201011.pdf Download (134kB)
	Text ABSTRAK_RASUNA_247110201011.pdf Download (162kB)
	Text BAB 1_RASUNA_247110201011.pdf Download (148kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA_RASUNA_247110201011.pdf Download (182kB)
	Text RASUNA_247110201011.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen opini publik di media sosial Twitter atau X terkait pengadaan Chromebook serta membandingkan kinerja metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam klasifikasi sentimen. Data penelitian diperoleh melalui proses scraping sebanyak 10.350 tweet yang berkaitan dengan pengadaan Chromebook. Data kemudian melalui tahapan preprocessing yang meliputi case folding, cleansing, tokenizing, dan stopword removal. Selanjutnya dilakukan pelabelan sentimen ke dalam kategori mendukung, menolak, dan netral, kemudian ditransformasikan menggunakan metode TF-IDF sebelum dilakukan proses klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sentimen netral merupakan kategori yang paling dominan dengan jumlah 7.997 tweet (77,27%), diikuti sentimen menolak sebanyak 1.352 tweet (13,06%), dan sentimen mendukung sebanyak 1.001 tweet (9,67%). Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode Naïve Bayes memperoleh nilai akurasi sebesar 77,25%, sedangkan metode Support Vector Machine (SVM) memperoleh nilai akurasi sebesar 87,92%. Berdasarkan hasil tersebut, metode SVM memiliki performa yang lebih baik dibandingkan Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen opini publik terkait pengadaan Chromebook di media sosial X.

Item Type:	Thesis (S2)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Pascasarjana > 71102 - Magister Teknologi Informasi
Depositing User:	RASUNA RASUNA
Date Deposited:	03 Sep 2026 07:16
Last Modified:	03 Sep 2026 07:16
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/22299

Actions (login required)

View Item