Gunawan, Rafli Indra (2022) Analisis sentimen tentang pro kontra mata uang Kripto menggunakan algoritma Naive Bayes. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_Cover.pdf Download (191kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_Abstrak.pdf Download (273kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRACT)
3_Abstract.pdf Download (249kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
4_DaftarIsi.pdf Download (743kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
5_Bab1.pdf Download (2MB) | Preview |
|
![[img]](https://etheses.uinsgd.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB II)
6_Bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB III)
7_Bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB IV)
8_Bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy |
|
|
Text (BAB V)
9_Bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (508kB) | Request a copy |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
10_DaftarPustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Kesadaran masyarakat akan eksistensi mata uang kripto di Indonesia semakin meningkat. Namun, tidak sedikit pula masyarakat yang menolak mata uang kripto, masih banyak masyarakat Indonesia yang menolak dengan berbagai alasan, salah satunya dikarenakan fluktuasi harga dari mata uang ini yang sangat tinggi menjadikan berinvestasi pada mata uang kripto merupakan investasi dengan resiko yang tinggi. Untuk mengetahui opini masyarakat terhadap mata uang kripto maka diajukanlah sebuah sistem yang dapat menganalisis komentar para pengguna media sosial twitter termasuk ke dalam sentimen positif atau negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah sistem yang dibangun mampu mengklasifikasikan tweet beropini positif dan negatif terhadap mata uang kripto dengan mengimplementasikan metode multinomial naïve bayes. Berdasarkan hasil perhitungan akurasi dan error, didapatkan akurasi sebesar 79%, precision 78%, dan recall sebesar 85%. Dari hasil klasifikasi yang dilakukan, total sentimen positif (71.7%) lebih banyak dibandingkan dengan sentimen negatif (28.3%).
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | mata uang kripto; multinomial naïve bayes; sentimen; klasifikasi; twitter; |
| Subjects: | Data Processing, Computer Science Applied mathematics Applied mathematics > Programming Mathematics |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
| Depositing User: | Rafli Indra Gunawan |
| Date Deposited: | 21 Dec 2022 07:59 |
| Last Modified: | 21 Dec 2022 07:59 |
| URI: | https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/61978 |
Actions (login required)
 |
View Item |
