APLIKASI ANALISIS SENTIMEN KINERJA DPR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NAIVE BAYES

Pradana, Danny (2024) APLIKASI ANALISIS SENTIMEN KINERJA DPR MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NAIVE BAYES. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

	Text (COVER) COVER.pdf Download (658kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (142kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (859kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Download (123kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (120kB)
	Text (LAMPIRAN) LAMPIRAN.pdf Download (2MB)

Abstract

DPR lembaga yang mewakilkan rakyat menyandang tanggung jawab, harusnya dipenuhi secara demokratis dan responsif untuk mengatasi permasalahan sosial yang ada pada masyarakat serta tidak memprioritaskan kepentingan partai politik. Namun pada saat ini banyak lapisan masyarakat memberikan pendapat mengenai kinerja dari DPR yang dianggap tidak berpihak kepada rakyat melalui media sosisal salah satunya twitter. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan metode waterfall, yang dimana secara alurnya cocok untuk dalam penelitian ini karena dimulai dengan identifikasi masalah kemudian di analisis supaya mengetahui detail dari permasalahan yang akan di berikan solusi, selanjutnya merancang desain uml atau flowchart lalu pengerjaan modeling untuk klasifikasi, kemudian lanjut deploy menggunakan framework flask dan terakhir pengujian dengan metode blackbox. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem analisis sentimen kinerja DPR telah selesai dibuat, sistem dapat menghasilkan output yang sesuai dengan hasil yang diharapkan dimana sistem dapat menampilkan hasil klasifikasi sentimen mengenai kinerja DPR, dengan hasil model Naïve Bayes dengan nilai yang didapatkan sebesar 0,85 dimana semakin mendekati angka satu, maka semakin baik model yang dihasilkan. Klasifikasi sentimen kinerja DPR dapat dikembangkan lagi dengan menggunakan algoritma lain (Decision Trees, Support Vector Machine, Neural Network, Linear Regression, Association Rules) serta terdapat satu form input yang bisa mengambil tweet dari twitter dan langsung proses klasifikasi

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	A General Works > AC Collections. Series. Collected works T Technology > T Technical Information > Technical Information > A General Works > AC Collections. Series. Collected works T Technology
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Danny Pradana
Date Deposited:	06 Mar 2024 03:51
Last Modified:	06 Mar 2024 03:51
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/3575

Actions (login required)

View Item