Skripsi
ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP PENGGUNAAN KENDARAAN LISTRIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN INFORMATION GAIN
Penggunaan kendaraan listrik semakin meningkat di seluruh dunia sebagai solusi mengurangi emisi karbon dan ketergantungan pada bahan bakar fosil. Namun, adopsi teknologi ini menghadapi berbagai tantangan, termasuk penerimaan dari masyarakat. Melihat banyaknya opini yang ada di Twitter, penting untuk melakukan klasifikasi sentimen untuk memudahkan identifikasi opini terhadap kendaraan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap penggunaan kendaraan listrik melalui data dari Twitter. Penelitian ini menggunakan data tweet sebanyak 4174 dengan 1903 sentimen positif, 1603 sentimen negatif, dan 668 sentimen netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier dan seleksi fitur Information gain. Hasil penelitian dengan model Naïve Bayes Classifier yang diterapkan dengan Information gain mendapatkan accuracy, precision, recall, dan f1-score tertinggi pada rasio 80:20 sebesar 61.77%, 40.1%, 47.8%, dan 43.13%, dengan waktu latih selama 0.0054 detik. Sedangkan dengan hanya menggunakan metode naive bayes menfapatkan nilai sebesar 60.2%, 40.75%, 46.7% dan 42.55%, dengan waktu latih selama 0.0061 detik.
| Inventory Code | Barcode | Call Number | Location | Status |
|---|---|---|---|---|
| 2407006244 | T159202 | T1592022024 | Central Library (REFERENCE) | Available but not for loan - Not for Loan |
No other version available