Art Original

Perbandingan Metode NaÏve Bayes Dan K-nearest Neighbor (knn) Dalam Analisis Sentimen Terhadap Opini Publik Mengenai Childfree Pada Twitter

---

Fenomena childfree telah merebak di negara maju seperti Jepang dan Norwegia. Data dari badan pusat statistik menyatakan adanya penurunan kelahiran di Indonesia yang memiliki kemungkinan pengaruh dari fenomena childfree tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menggali sejauh mana polemik childfree telah menyentuh kehidupan masyarakat Indonesia dengan mengambil data dari salah satu media sosial, yakni Twitter. Data tersebut akan melalui tahapan penelitian analisis sentimen untuk mencari serta membandingkan nilai akurasi dari metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Hasil penelitian menunjukkan nilai akurasi yang kurang relevan untuk tiga kelas sentimen oleh karena itu percobaan dengan dua kelas sentimen dilakukan untuk menyederhanakan analisis. Hasil percobaan menunjukkan nilai akurasi yang didapatkan oleh metode Naïve Bayes lebih tinggi menggunakan pelabelan InSet dengan akurasi sebesar 77% sedangkan metode KNN lebih tinggi dengan menggunakan pelabelan VADER dengan akurasi sebesar 75%.

---

Availability

Detail Information

Call Number

Informatika 004 Mis P

Language

Indonesia

NPM

203510054

Publisher

Teknik Informatika : Universitas Islam Riau., 2024

Keyword(s)

Twitter
Naive Bayes
KNN

Other Information

Petugas

Handi

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment