Layanan penulisan ilmiah yang disediakan oleh Perpustakaan Universitas Gunadarma
ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PENGGUNA TIKTOK PADA GOOGLE PLAY MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SELEKSI FITUR CHI SQUARED
ABSTRAKSI :
Aplikasi media sosial TikTok adalah sebuah aplikasi yang telah diunduh lebih dari 500 juta pengguna. Pesatnya perkembangan teknologi membawa dampak yang cukup signifikan terhadap umat manusia dalam membagian kegiatan mereka. Banyaknya keinginan masyarakat untuk membagikan kegiatannya membuat masyarakat menjadikan media sosial sebagai kebutuhan sehari-hari. TikTok termasuk salah satu media sosial yang paling banyak diunduh. Sehingga penulis melakukan analisis sentimen menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dan seleksi fitur Chi Squared terhadap kometar pengguna TikTok. Penggunaan metode Naïve Bayes didasarkan pada penggunaan klasifikasi dengan kecepatan tinggi dapat diaplikasikan dengan suatu data base dengan data yang besar dan memiliki tingkat akurasi yang tinggi. Sedangkan seleks fitur Chi Squared memliki tugas untuk membantu menghilangkan fitur pengganggu, Chi Squared juga dapat membantu mengurutkan term dari nilai yang terbesar. Pada proses klasifikasi menggunakan 2 kelas, yaitu kelas positif dan kelas negatif.tahapan-tahapan yang dilakukan dalam proses klasifikasi ini adalah scraping, pelabelan otomatis dan praposes data yang meliputi case folding, data cleaning, normalisasi data, stopword removal, stemming, dan tokenaizing. Selanjutnya dengan pembobotan kata oleh TF-IDF dilanjutkan dengan penggunaan seleksi fitur dan klasifikasi Naïve Bayes. Dari proses tersebut diperoleh hasil dari pengujian dengan menggunakan klasifikasi Naïve Bayes dan seleksi fitur Chi Squared. Analisis tersebut diimplementasikan menggunakan perangkat lunak Python 3.9 dan mendapat nilai accuracy 90%; precision 89%; recall 100%; F1-score 94%;spesifitas 27%.
NOMOR INDUK :
FTI/IA/SSM/8864/2024
PEMBIMBING :
LULU MAWADDAH WISUDAWATI
TANGGAL SIDANG :
07/08/2023
TANGGAL PENYERAHAN :
18/08/2024
JENIS PENULISAN :
PENULISAN ILMIAH JENJANG S1 (SETARA SARJANA MUDA / SSM)