UMN Knowledge Center

Penggunaan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Pengguna Instagram terhadap E-Commerce di Indonesia

Amadeus, Nathaniel (2021) Penggunaan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes untuk Analisis Sentimen Pengguna Instagram terhadap E-Commerce di Indonesia. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
PDF
HALAMAN_AWAL.pdf

Download (4MB) | Preview
[img]
Preview
PDF
DAFTAR_PUSTAKA.pdf

Download (337kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_I.pdf

Download (688kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_II.pdf

Download (593kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
BAB_III.pdf

Download (499kB) | Preview
[img] PDF
BAB_IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (1MB)
[img]
Preview
PDF
BAB_V.pdf

Download (205kB) | Preview
[img]
Preview
PDF
LAMPIRAN.pdf

Download (1MB) | Preview

Abstract

Tingkat adopsi E-Commerce di Indonesia semakin meningkat dari tahun ke tahun dan mampu memberikan dampak ke berbagai faktor. E-Commerce merupakan sistem jual beli yang dilakukan melalui internet. Instagram mempublikasikan berbagai postingan yang dapat dikomentari oleh penggunanya. Komentar negatif dalam postingan tersebut dapat merusak citra dari perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi E-Commerce berdasarkan tanggapan masyarakat Indonesia pengguna Instagram dari komentar negatif dan positif dari E-Commerce. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Support Vector Machine dan Naïve Bayes karena kedua algoritma ini merupakan algoritma yang sudah teruji dan baik untuk klasifikasi teks. Proses dari penelitian ini akan menggunakan metode KDD. Hasil yang didapatkan melalui penelitian ini adalah algoritma Support Vector Machine menghasilkan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan Naïve Bayes berdasarkan hasil accuracy. Kesimpulan yang bisa diberikan adalah terdapat banyak komentar negatif dalam komentar di Instagram E Commerce serta hasil dari algoritma Support Vector Machine lebih baik dibandingkan dengan Naïve Bayes.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Uncontrolled Keywords: Analisis Sentimen, E-Commerce, Instagram, Naïve Bayes, Support Vector Machine
Subjects: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T70 Information System
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Sistem Informasi
SWORD Depositor: mr admin umn
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 24 Aug 2021 17:02
Last Modified: 24 Aug 2021 17:02
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/17047

Actions (login required)

View Item View Item