Nicholas, Nicholas (2021) Analisis Perbandingan Analisa Sentimen Menggunakan Algoritma Support Vector Machine dan Naive Bayes pada Mata Uang Kripto. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
Abstract
Oleh: Nicholas Mata uang kripto atau cryptocurrency semakin dikenal oleh didunia bahkan telah diadopsi menjadi suatu mata uang yang sah di suatu negara. Mata uang kripto selain digunakan sebagai alat pembayaran juga dapat digunakan sebagai alat perdagangan jual beli dan juga alat investasi. Dalam melakukan investasi di suatu mata uang kripto dibutuhkannya suatu evaluasi terhadap fundamental dan sentimen masyarakat terhadap suatu mata uang kripto tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan evaluasi mata uang kripto berdasarkan tanggapan masyarakat Twitter yang terdiri dari sentimen positif dan negatif. Algoritma yang digunakan dalam penelitian analisa sentimen ini adalah Support Vector Machine dan Naïve bayes dikarenakan sudah terbukti mampu memberikan akurasi dan performa yang baik. Kerangka pengerjaan penelitian ini akan menggunakan CRISP DM. Hasil dan kesimpulan yang telah didapatkan melalui penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma Support Vector Machine berdasarkan perhitungan Confusion Matrix yang terdiri dari 3 komponen yaitu accuracy, precision, dan recall. Dari 25 perhitungan Confusion Matrix algoritma Support Vector Machine unggul dalam 6 perhitungan dan Naïve Bayes unggul dalam 19 perhitungan
Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
---|---|
Keywords: | Analisa Sentimen, Mata uang kripto, Naïve Bayes, Support Vector Machine v Analisis Sentimen Terhadap..., Nicholas, Universitas Multimedia Nusantara |
Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 600 Technology (Applied Sciences) > 650 Management and Public Relations > 658 General management (Risk Management, Profit and Loss, Logistics) > 658.3 Personnel, Staff, Employee, Human Resource Management, Training > 658.306 Job Analysis |
Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Information System |
SWORD Depositor: | Administrator UMN Library |
Depositing User: | Administrator UMN Library |
Date Deposited: | 13 Oct 2022 02:02 |
Last Modified: | 03 Aug 2023 02:51 |
URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/19947 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |