Electronic Resource

. Penerapan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Netizen di Twitter Volley Ball Indonesia

---

Media sosial telah menjadi bagian integral dari kehidupan masyarakat modern,
menawarkan platform untuk ekspresi opini publik. Di Indonesia, volley ball adalah
olahraga yang sangat populer, dan Volley Ball Indonesia menjadi topik utama
diskusi di media sosial, terutama Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk
menganalisis sentimen komentar netizen pada akun Twitter resmi Volley Ball
Indonesia (@volleyball.indonesia) dengan menggunakan metode Naïve Bayes dan
Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan berjumlah 2.920 komentar
dari 50 postingan dalam rentang waktu 28 September 2023 – 10 Mei 2024,
difokuskan pada pertandingan Timnas Putra U-23 dan Senior. Naïve Bayes dan
SVM dipilih karena keduanya adalah metode yang efektif dalam klasifikasi
sentimen. Naïve Bayes menggunakan pendekatan probabilistik, sementara SVM
mencari hyperplane terbaik untuk memisahkan kelas-kelas data. Hasil penelitian
menunjukkan bahwa kedua metode ini dapat digunakan untuk menganalisis
sentimen dengan tingkat akurasi yang baik,. Hasil pengujian pada masing-masing
data training dan data testing dengan presentasi yang berbeda akan memberikan
hasil akurasi yang berbeda. Hasil pengujian dari metode Naive Bayes didapatkan
nilai akurasi tertinggi sebesar 71% dengan rasio 70:30 dan Support Vector Machine
mendapatkan nilai akurasi tertinggi sebesar 76% dengan rasio 80:20. Maka dapat
disimpulkan bahwa metode Support Vector Machine mendapatkan nilai akurasi
lebih tinggi dari pada metode Naive Bayes.

---

Ketersediaan

SB00714S

KKI 001.6 GIN p/s

Perpustakaan Unikama

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

KKI 001.6 GIN p/s

Penerbit

Malang : Prodi Teknik Informatika Unikama., 2025

Deskripsi Fisik

xi, 76 hlm 26 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

001.6

Tipe Isi

text

Tipe Media

PDF

Tipe Pembawa

online resource

Edisi

1

Subjek

naive bayes
media sosial
Skripsi
Analisis Sentimen
Support Vector Machine
Teknik informatika
Data mining

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

-

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar