SENTIMEN ANALISIS KOTA TEGAL BERBASIS ASPEK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Putri Fitria, Novita (2023) SENTIMEN ANALISIS KOTA TEGAL BERBASIS ASPEK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (TA_Novita Fitria Putri_19090130) LAPORAN_TA_Novita (2).pdf Download (40MB)

Abstract

Kurangnya ketentuan yang jelas mengenai penggunaan e-mail institusi oleh masyarakat Kota Tegal dalam menyampaikan informasi, saran, dan pengaduan kepada pemerintah. Sebagai gantinya, masyarakat cenderung menggunakan media sosial seperti Twitter untuk menyampaikan pendapat dan keluhan mereka, namun pemerintah mengalami kesulitan dalam menanggapi secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi yang dapat mengklasifikasikan ulasan masyarakat Kota Tegal berdasarkan beberapa aspek seperti wisata/hiburan, pendidikan, fasilitas/layanan publik, dan kuliner. Melalui analisis sentimen berbasis aspek, aplikasi ini dapat memberikan informasi kepada pemerintah mengenai pendapat dan keluhan masyarakat secara spesifik. Penelitian ini menggunakan metode analisis sentimen dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan ulasan masyarakat sebagai sentimen positif atau negatif. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data ulasan masyarakat Kota Tegal yang dikumpulkan dari Twitter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa aplikasi yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan ulasan masyarakat Kota Tegal ke dalam beberapa aspek dengan tingkat akurasi pada data training diatas 90% dan tingkat akurasi pada data testing diatas 75% pada setiap kategori. Diharapkan aplikasi ini dapat membantu pemerintah dalam meningkatkan kualitas Kota Tegal dengan menanggapi pendapat dan keluhan masyarakat secara lebih efektif dan spesifik. Kata kunci : Analisis Sentimen, Klasifikasi Aspek, Naïve Bayes, Kota Tegal.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology T Technology > T Technical Information
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Novita Fitria Putri
Date Deposited:	08 Sep 2023 04:11
Last Modified:	08 Sep 2023 04:11
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/2693

Actions (login required)

View Item