SUBKI, SABRI (2023) ANALISIS SENTIMEN DATA ULASAN APLIKASI TIKTOK PADA SITUS GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN ALGORITMA CORRELATED NAIVE BAYES CLASSIFIER DENGAN NORMALISASI KATA LEVENSHTEIN DISTANCE. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text COVER.pdf Download (61kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (44kB)
	Text BAB 1.pdf Download (130kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (182kB)

Abstract

Aplikasi TikTok merupakan salah satu platform media video pendek yang telah mengalami peningkatan nilai komersial dalam beberapa tahun terakhir. Dengan kemajuan teknologi dan perkembangan media, penggunaan aplikasi ini telah mempercepat pengiriman informasi melalui alat elektronik dan modern. Namun, kecepatan penyebaran berita yang cepat dan ruang yang luas untuk berbagi konten media privat juga dapat menimbulkan keresahan sosial. Oleh karena itu, penting untuk mengklasifikasikan ulasan pengguna aplikasi TikTok sebagai positif atau negatif untuk memproses data ulasan dengan akurat. Dalam penelitian ini, dilakukan analisis sentimen atau opini mining terhadap ulasan pengguna aplikasi TikTok untuk memahami sejauh mana analisis ulasan dilakukan dalam aplikasi tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Correlated Naive Bayes Classifier. Dataset yang digunakan terdiri dari 600 ulasan pengguna dengan perbandingan data latih dan data uji sebesar 80:20. Penelitian ini diimplementasikan dalam sistem web menggunakan bahasa pemrograman Python. Dari 120 data uji yang diimplementasikan dengan 480 data latih, sistem mencapai performa yang baik. Pada proses implementasi dalam sistem web Python, akurasi sistem Correlated Naive Bayes Classifier tanpa menggunakan preprocessing normalisasi kata Levenshtein Distance mencapai 71,7% dengan presisi sebesar 69,7% dan recall sebesar 71,7%. Namun, ketika menggunakan preprocessing normalisasi kata Levenshtein Distance, akurasi meningkat menjadi 72,5% dengan presisi 70,4% dan recall 72,5%. Meskipun peningkatan akurasi tersebut tidak signifikan, penggunaan preprocessing normalisasi kata Levenshtein Distance dapat memberikan manfaat tambahan dalam proses analisis sentimen. Kata Kunci : analisis sentimen, Correlated Naive Bayes Classifier, Levenshtein Distance, TikTok, ulasan

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 55201 - Jurusan Teknik Informatika
Depositing User:	riska nanda
Date Deposited:	22 Nov 2023 07:38
Last Modified:	22 Nov 2023 07:38
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/280

Actions (login required)

View Item