Analisis Sentimen Google Maps Review terhadap Tempat Wisata Pasar Lama Tangerang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Luthfian Harits, Araffi (2023) Analisis Sentimen Google Maps Review terhadap Tempat Wisata Pasar Lama Tangerang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (3MB) | Preview
Preview	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (214kB) | Preview
Preview	PDF BAB_I.pdf Download (214kB) | Preview
Preview	PDF BAB_II.pdf Download (245kB) | Preview
Preview	PDF BAB_III.pdf Download (282kB) | Preview
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
Preview	PDF BAB_V.pdf Download (205kB) | Preview
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (711kB)

Abstract

Wisata kuliner Pasar Lama Tangerang masih menjadi daya tarik bagi para pemburu kuliner. Google Maps menjadi acuan untuk melihat komentar masyarakat mengenai wisata kuliner Pasar Lama Tangerang. Beragam komentar dituliskan mengenai wisata kuliner Pasar Lama Tangerang oleh beberapa pengunjung, oleh karena itu dilakukan analisis sentimen untuk mengklasifikasi komentar yang dituliskan oleh pengunjung pada aplikasi Google Maps tentang wisata kuliner Pasar Lama Tangerang. Penelitian mengumpulkan sejumlah komentar dengan konten bahasa Indonesia. Data yang dikumpulkan kemudian dikategorikan ke dalam dua kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif. Metode yang digunakan adalah Na¨ive Bayes Classifier dengan bantuan model pembobotan kata Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF) dan dilakukan oversampling sebagai uji coba data. Hasil akurasi terbaik dihasilkan oleh algoritma Na¨ive Bayes Classifier mendapatkan akurasi sebesar 84% dengan precision 93%, recall 47%, f1-score 63%. dengan rasio data sebesar 80% data training : 20% data testing.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Sentimen Analisis, Na¨ive Bayes Classifier, Pasar Lama Tangerang, TF-IDF vectorizer, Google Maps
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 > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	07 Jul 2023 09:47
Last Modified:	23 Aug 2023 06:43
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/25861

Actions (login required)

View Item