Sentimen Analisis Masyarakat Indonesia terhadap Mobil Listrik dengan Algoritma Naive Bayes

Michael, Michael (2024) Sentimen Analisis Masyarakat Indonesia terhadap Mobil Listrik dengan Algoritma Naive Bayes. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	PDF HALAMAN_AWAL.pdf Download (579kB)
	PDF BAB_I.pdf Download (266kB)
	PDF BAB_II.pdf Download (425kB)
	PDF BAB_III.pdf Download (295kB)
	PDF BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Download (960kB)
	PDF BAB_V.pdf Download (193kB)
	PDF DAFTAR_PUSTAKA.pdf Download (276kB)
	PDF LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (400kB)

Abstract

Kemajuan teknologi khususnya di Indonesia mengalami perubahan di berbagai sektor khususnya bidang manufaktur. Di era Industri 4.0 telah memberikan dampak positif atau manfaat perkembangan atau perubahan juga dimanfaatkan oleh industri otomotif, Pasar otomotif Indonesia mengalami evolusi signifikan dalam beberapa tahun terakhir perkembangan teknologi dan kepedulian terhadap lingkungan telah mendorong industri otomotif untuk mencari solusi yang lebih cerdas dan ramah lingkungan, Namun dengan meningkatnya kesadaran akan perubahan iklim dan kekhawatiran terhadap dampak negatif dari emisi gas buang kendaraan konvensional, Dalam dinamika ini, mobil listrik muncul sebagai salah satu inovasi yang menjanjikan untuk masa depan mobilitas yang berkelanjutan. Dalam metode penelitian dilakukan pengumpulan data dari aplikasi twitter atau X. dengan mengimplementasikan scraping data yang diperoleh dari data tweet mobil listrik pada masyarakat diindonesia. Setelah dilakukan scraping data baru dilakukan proses preprocessing, modeling, evalution,dan deployment. Hasil yang didapatkan dari analisis sentimen menggunakan model Naïve Bayes menunjukkan tingkat akurasi sebesar 80%, dengan nilai precision sebesar 84%, recall sebesar 90%, dan f1-score sebesar 87%. Hasil evaluasi ini menandakan bahwa model Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan data dengan baik, menunjukkan keseimbangan dalam mengidentifikasi kelas positif dan menghindari kesalahan klasifikasi.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Analisis sentimen, Industri otomotif, Mobil listrik, Masyarakat
Subjects:	?? T70 ??
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	11 Nov 2024 09:30
Last Modified:	11 Nov 2024 09:30
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/34261

Actions (login required)

View Item