⭐ Ihsan, Fahmi (2023) Implementasi algoritma multinomial naive bayes dalam analisis sentimen kenaikan harga bbm pada youtube. Bachelor Thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
| 
 | PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (2MB) | Preview | |
| 
 | PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (207kB) | Preview | |
| 
 | PDF BAB_I.pdf Download (210kB) | Preview | |
| 
 | PDF BAB_II.pdf Download (255kB) | Preview | |
| 
 | PDF BAB_III.pdf Download (282kB) | Preview | |
| ![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png) | PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (760kB) | |
| 
 | PDF BAB_V.pdf Download (200kB) | Preview | |
| ![[img]](https://kc.umn.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png) | PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | 
Abstract
Berdasarkan keputusan yang diumumkan oleh Presiden Republik Indonesia mengenai harga BBM (Bahan Bakar Minyak), pemerintah resmi menaikkan harga BBM di seluruh wilayah Indonesia tepatnya pada tanggal 3 September 2022. Dalam pengumuman tersebut dijelaskan bahwa kenaikan BBM berlaku untuk jenis Pertalite, Solar, dan Pertamax. Akibat dari kenaikan ini timbul penolakan dari masyarakat yang dicurahkan pada komentar di berbagai media sosial. Salah satu media sosial yang menjadi tempat dalam berkomentar adalah Youtube. Dalam sebuah vidio yang pernah disiarkan langsung dan diunggah oleh Tribunnews terkait pengumuman kenaikan BBM, banyak yang berkomentar mengenai kenaikan ini yang mana dari komentar-komentar tersebut banyak tergolong kedalam sentimen positif dan negatif. Oleh sebab itu penelitian ini dilakukan untuk melakukan klasifikasi data komentar dari vidio tersebut dengan model klasifikasi. Model yang digunakan adalah algoritma Multinomial Naive Bayes dan pembobotan kata menggunakan TfidfVectorizer untuk menghitung hasil bobot pada kata. Pada peneltian yang dilakukan dengan dataset asli ini menghasilkan nilai akurasi 66%, sedangkan untuk dataset yang di sampling dengan metode undersampling menghasilkan performa terbaiknya pada nilai accuracy sebesar 84% pada 342 data comments.
| Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) | 
|---|---|
| Creators: | Ihsan, Fahmi (00000041084) | 
| Contributors: | Kusnadi, Adhi | 
| Keywords: | Analisis sentimen, BBM , Multinomial Naive Bayes, TfidfVectorizer, Youtube | 
| 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++ | 
| Sustainable Development Goals: | Goal 16. Promote peaceful and inclusive societies for sustainable development, provide access to justice for all and build effective, accountable and inclusive institutions at all levels Goal 08. Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and work for all Goal 09. Build resilient infrastructure, promote inclusive and sustainable industrialization and foster innovation | 
| Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Informatics | 
| Date Deposited: | 11 Jul 2023 09:52 | 
| URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/26080 | 
Actions (login required)
|  | View Item | 
 
            
               
               
              