Yona Saputra, Metrisza (2024) PERBANDINGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION DAN NAIVE BAYES TERHADAP SENTIMEN INSTAGRAM PADA PEMILIHAN PRESIDEN. Skripsi (Bachelor) thesis, Universitas Muhammadiyah Bengkulu.
![[img]](http://repository.umb.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Skripsi)
Cetak Skripsi Revisi (1).pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (Artikel)
COMPARISON OF PARTICLE SWARM OPTIMIZATION AND NAIVE BAYES ON INSTAGRAM SENTIMENT IN THE PRESIDENTIAL .pdf - Submitted Version Restricted to Repository staff only Download (559kB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua teknik analisis, yaitu Particle Swarm Optimization (PSO) dan Naive Bayes, dalam mengevaluasi sentimen masyarakat di Instagram pasca pemilihan presiden 2024. PSO digunakan untuk mengoptimalkan fitur-fitur penting dalam analisis sentimen, sedangkan Naive Bayes dijadikan pembanding untuk menilai kinerja PSO. Data diperoleh dari unggahan, komentar, dan interaksi pengguna di Instagram terkait pemilihan presiden. Setelah pengumpulan dan pra-pemrosesan data, fitur-fitur signifikan diekstraksi dan kedua metode diterapkan untuk analisis sentimen. Evaluasi dilakukan untuk membandingkan akurasi dan kinerja kedua metode. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PSO memiliki potensi untuk meningkatkan akurasi analisis sentimen dibandingkan dengan Naive Bayes. Penelitian ini memberikan wawasan mendalam tentang kelebihan dan kekurangan masing-masing metode dalam konteks analisis sentimen di platform Instagram pasca pemilihan presiden, serta kontribusi penting dalam pengambilan keputusan politik berbasis data
| Item Type: | Thesis (Skripsi (Bachelor)) |
|---|---|
| Additional Information: | Dosen Pembimbing : Ardi Wijaya S.Kom, M.Kom |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Pemilihan Presiden 2024, Kinerja Algoritma |
| Subjects: | Universitas Muhammadiyah Bengkulu > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Divisions: | 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika Subjek Terkait > 02-Fakultas Teknik > 55201-(S1) Teknik Informatika |
| Depositing User: | Mr Muammar Hafiz Khattami |
| Date Deposited: | 18 Feb 2025 01:58 |
| Last Modified: | 18 Feb 2025 01:58 |
| URI: | http://repository.umb.ac.id/id/eprint/735 |
Actions (login required)
 |
View Item |