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.

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

Actions (login required)

View Item