IMPLEMENTASI ALGORITMA NA?VE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN MENEGENAI PARIWISATA LAMPUNG

RIZKY, VIJAY (2023) IMPLEMENTASI ALGORITMA NA?VE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN MENEGENAI PARIWISATA LAMPUNG. Strata 1 thesis, Univerasitas Teknokrat Indonesia.

	Text (full teks) skripsi15312518.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (abstrak) abstrak15312518.pdf - Published Version Download (184kB)
	Text (BAB I Pendahuluan) b115312518.pdf - Published Version Download (299kB)
	Text (BAB II Tinjauan) b215312518.pdf - Published Version Download (471kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka15312518.pdf - Published Version Download (394kB)

Abstract

Provinsi Lampung merupakan sebuah Provinsi yang memiliki begitu banyak keindahan alam. hal ini yang membuat Provinsi Lampung menjadi salah satu tujuan wisata yang banyak dikunjungi wisatawan Nusantara maupun Mancanegara. banyak masyarakat dan wisatawan yang memiliki komentar yang tidak sesuai dengan kenyataan sehingga berpengaruh terhadap opini. Metode yang digunakan untuk menganalisis sentiment analisis adalah algoritma na?ve bayes. Tahapan penelitian menggunakan preproccessing terdiri dari lima proses yaitu cleansing, tokenisasi, case folding, penghilangan stopword, dan stemming. Jumalah data yang digunakan sebanyak 4160 data dengan pada tahun 2022 dengan objek w isata Provinsi Lampung yaitu Pahawang, Way Kambas, Pantai Krui/Pesisir Barat, Pantai Mutun dan Teluk Kiluan. Hasil klasifikasi analisis sentimen yaitu sebuah proses menemukan pendapat pengguna tentang beberapa topik atau teks yang disampaikan pengguna untuk menentukan apakah sepotong tulisan itu bermakna positif, negatif atau netral dengan tingkat akurasi sebesar 97.45%.

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Opini, Sentiment Analisis, Pariwisata, Media Sosial Tweet, ,Naive Bayes
Subjects:	INFORMATIKA > TN Mining engineering. Metallurgy
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	25 Oct 2023 03:57
Last Modified:	25 Oct 2023 03:57
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/5131

Actions (login required)

View Item