Kiding, Andriel (2021) ANALISIS SENTIMEN PUBLIK TERHADAP TES CPNS MELALUI MEDIA TWITER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.
|
Text (Andriel Kiding)
140707933_bab 0.pdf Download (250kB) | Preview |
|
|
Text
140707933_bab 1.pdf Download (127kB) | Preview |
|
|
Text
140707933_bab 2.pdf Download (101kB) | Preview |
|
|
Text
140707933_bab 3.pdf Download (229kB) | Preview |
|
![]() |
Text
140707933_bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
![]() |
Text
140707933_bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
|
Text
140707933_bab 6.pdf Download (254kB) | Preview |
Abstract
Analisis sentiment adalah opini atau pendapat yang mengungkapkan presepsi seseorang dimana mengandung sentimen positif, netral atau negatif yang mana bisa dijadikan sebuah informasi, informasi ini diambil dari media sosial yang mana akan dilihat melalui postingan masyarakat. Media sosial yang akan digunakan sebagai penelitian untuk melakukan analisis adalah Twitter, dengan kemudahan dalam penggunaannya dan dengan pertimbangan data yang beragam sebagai alat penentu kebijakan. Berbagai macam opini masyarakat terhadap Tes CPNS merupakan salah satu cara mengetahui berbagai macam opini atau pendapat terhadap penyelenggaran Tes CPNS tersebut. Opini-opini pengguna Twitter terhadap Tes CPNS akan dianalisa dan menentukan pandangan positif, negatif, dan netral. Dari data yang berisi tentang opini-opini masyarakat mengenai tes CPNS ini, kemudian akan dilakukan sebuah proses text preprocessing seperti Cleansing, Stopword removal dan Stemming serta menggunakan sebuah metode naïve bayes classifier untuk membantu dalam mengklasifikasikan sebuah data berupa teks. Diharapkan dengan menggunakan metode naïve bayes classifier, menghasilkan nilai akurasi yang baik. Hasil akhir penelitian terhadap pengujian klasifikasi data tweet Tes CPNS dengan data sebanyak 48.310 memperlihatkan bahwa dengan menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier menghasilkan nilai akurasi yang baik sebesar 98.0708% untuk Tes CPNS.
Item Type: | Thesis (S1) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Tes CPNS, Naïve Bayes Classifier, Analisis Sentimen |
Subjects: | Teknik Informatika > Enterprise Inf System |
Divisions: | Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika |
Depositing User: | Editor 3 uajy |
Date Deposited: | 10 Feb 2022 10:45 |
Last Modified: | 10 Feb 2022 11:19 |
URI: | http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/26254 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |