Muhammad Afif Fuadi, 3011610029 (2021) PERBANDINGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN C4.5 (DECISION TREE) DALAM KLASIFIKASI SENTIMEN PENGGUNA GO-JEK DAN GRAB DI MEDIA SOSIAL TWITTER. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS INTERNASIONAL SEMEN INDONESIA.
Text (COVER)
0. COVER.pdf Download (304kB) |
|
Text (HALAMAN JUDUL)
1. JUDUL.pdf Download (235kB) |
|
Text (PENGESAHAN)
2. PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (547kB) | Request a copy |
|
Text (PERSETUJUAN PUBLIKASI)
3. PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (586kB) | Request a copy |
|
Text (PERNYATAAN ORISINALITAS)
4. PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (473kB) | Request a copy |
|
Text (ABSTRAK)
5. ABSTRAK.pdf Download (583kB) |
|
Text (KATA PENGANTAR)
6. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (491kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR ISI)
7. DAFTAR ISI.pdf Download (637kB) |
|
Text (DAFTAR GAMBAR)
8. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (544kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR TABEL)
9. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (544kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR GRAFIK)
10. DAFTAR GRAFIK.pdf Restricted to Repository staff only Download (468kB) | Request a copy |
|
Text (BAB I PENDAHULUAN)
11. BAB I.pdf Download (603kB) |
|
Text (BAB II KAJIAN PUSTAKA)
12. BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (760kB) | Request a copy |
|
Text (BAB III METODE PENELITIAN)
13. BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (955kB) | Request a copy |
|
Text (BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN)
14. BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (BAB V PENUTUP)
15. BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (553kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
16. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (544kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
17. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (476kB) | Request a copy |
|
Text (FULLLTEXT)
18. SKRIPSI-MUHAMMAD AFIF FUADI (3011610029).pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (FULLTEXT DOC)
19. SKRIPSI-MUHAMMAD AFIF FUADI (3011610029).docx Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy |
|
Text (JURNAL)
20. JURNAL SKRIPSI - MUHAMMAD AFIF FUADI (3011610029).docx Restricted to Repository staff only Download (59kB) | Request a copy |
Abstract
Perkembangan teknologi pada masa sekarang semakin bertambah pesat, salah satunya dibidang transportasi. Sampai saat ini, banyak sekali layanan transportasi digital yang beroperasi di Indonesia seperti Gojek dan Grab. Sebagai penyedia layanan transportasi, performa Gojek dan Grab perlu dinilai oleh penggunanya. Ulasan pelanggan terhadap Gojek dan Grab ini salah satnuya didapat dari Twitter. Ulasan pengguna ini perlu dianalisa kembali untuk menjadi bahan pertimbangan kemajuan aplikasi dan dapat dijadikan dasar oleh pengguna untuk memilih menggunakan layanan transportasi digital yang mana. Dari alasan tersebut, maka perlu dilakukan analisis sentimen. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Naïve Bayes dan C4.5 (Decision Tree). Hasil penelitian ini adalah perbandingan hasil akurasi dari setiap metode sehingga dapat ditemukan metode yang sesuai untuk diterapkan pada studi kasus. Pada penelitian ini berhasil algoritma naive bayes mendapatkan accuracy sebesar 63%, recall sebesar 57%, precision 60% dan akurasi sebesar 53%, recall 56%, precision 59% untuk algoritma C4.5 menggunakan 10-fold cross validation.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
Additional Information: | Soft File | ||||||
Uncontrolled Keywords: | Ulasan Pengguna, Twitter, Analisis Sentimen, Naïve Bayes, C4.5 (Decision Tree). | ||||||
Contributors: |
|
||||||
Subjects: | T Technology > T Technology (General) | ||||||
Divisions: | Department of Informatics | ||||||
Depositing User: | Muhammad Afif Fuadi | ||||||
Date Deposited: | 23 Jun 2022 10:14 | ||||||
Last Modified: | 23 Jun 2022 10:14 | ||||||
URI: | https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/2403 |
Actions (login required)
View Item |