PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE PADA ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP TIKTOK SHOP

Sidiq, Soleh Jafar (2023) PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE PADA ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP TIKTOK SHOP. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

[img] Text
1. cover.pdf
Download (41kB)
[img] Text
LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI.pdf
Download (348kB)
[img] Text
PENGESAHAN PEBIMBING.pdf
Download (303kB)
[img] Text
LEMBAR PERNYATAAN.pdf
Download (123kB)
[img] Text
HALAMAN PERSEMBAHAN DAN MOTTO.pdf
Download (97kB)
[img] Text
ABSTRACT.pdf
Download (184kB)
[img] Text
ABSTRAK.pdf
Download (184kB)
[img] Text
KATA PENGANTAR.pdf
Download (115kB)
[img] Text
DAFTAR ISI.pdf
Download (207kB)
[img] Text
BAB I.pdf
Download (303kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Download (640kB)
[img] Text
BAB III.pdf
Download (340kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (1MB)
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (185kB)
[img] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (411kB)

Abstract

Pertumbuhan pengguna internet sangat fantastis, sebelum pandemic angkanya hanya 175 juta. Sedangkan data terbaru dari Asosiasi Penyelenggaraan Jasa Internet Indonesia (APJII), tahun 2022 pengguna internet di Indonesia mencapai sekitar 210 juta. Salah satu pengaruh terhadap peningkatan jumlah pengguna internet di Indonesia adalah semakin maraknya kegiatan jual beli melalui media internet. Pada saat ini terdapat berbagai macam aplikasi e-commerce. Salah satu e-commerce terbaru di Indonesia ialah Tiktok Shop. Tiktok shop merupakan fitur baru dari aplikasi tiktok yang berdiri pada tanggal 17 April 2021. Perkembangan tiktok shop tidak lepas dari masyarakat yang menggunakan fitur tersebut. Banyak masyarakat memberikan opini tentang Tiktok Shop disalah satu media sosial yaitu twitter. Twitter menjadi tempat untuk mengumpulkan data melalui teknik crawling data. Masyarakat banyak mengungkapkan opini mereka tentang Tiktok Shop dengan membuat tweets kemudian diposting ke timeline. Data yang dikumpulkan dengan teknik crawling sejumlah 1000 data yang terdiri dari tweets berbahasa Indonesia. Data tersebut kemudian diolah untuk dianalisa agar menjadi pengetahuan. Analisa dilakukan dengan metode Naïve Bayes dan Decision Tree. Hasil akurasi dari Algoritma Naïve Bayes yaitu 86.6% dan algoritma Decision tree yaitu 89.7% maka algoritma Decision Tree lebih baik untuk melakukan klasifikasi sentiment analisis pengguna twitter terhadap Tiktok Shop dengan pembagian data 80%:20%. Kata Kunci: Sentimen Analisi, Tiktok Shop, Twitter, Naïve Bayes dan Decision Tree

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknik > Informatika
Depositing User: Lelis Masridah
Date Deposited: 17 Jan 2024 07:35
Last Modified: 17 Jan 2024 07:35
URI: http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/11531

Actions (login required)

View Item View Item