PERBANDINGAN METODE KNN DAN NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP FILM ICE COLD: MURDER, COFFEE AND JESSICA WONGSO

Pesoth, Veisy and Paseru, Debby and Pandelaki, Steven (2023) PERBANDINGAN METODE KNN DAN NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN TERHADAP FILM ICE COLD: MURDER, COFFEE AND JESSICA WONGSO. Skripsi thesis, UNIVERSITAS KATOLIK DE LA SALLE MANADO.

	PDF COVER-LEMBAR_PENGESAHAN_VeisyPesoth.pdf Download (153kB)
	PDF ABSTRAK_VeisyPesoth.pdf Download (11kB)
	PDF KATA_PENGANTAR-DAFTAR_ISI_VeisyPesoth.pdf Download (191kB)
	PDF BAB_I_VeisyPesoth.pdf Download (80kB)
	PDF BAB_II-LAMPIRAN_VeisyPesoth.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Official URL: https://digilib.unikadelasalle.ac.id/

Abstract

Film Ice Cold: Murder, Coffee and Jessica Wongso mengisahkan kisah nyata dari kasus kontroversial di Indonesia yang melibatkan kematian Wayan Mirna Salihin akibat keracunan sianida di sebuah kafe pada Januari 2016. Berbagai tanggapan dan komentar dari masyarakat mengenai film tersebut menuai pro dan kontra, khususnya pada media sosial TikTok. Oleh sebab itu, akan dilakukan analisis sentimen masyarakat mengenai topik tersebut.
Analisis sentimen dapat dilakukan dengan beberapa metode di antaranya adalah Naive Bayes, Support Vector Machine, KNN, RNN dan C4.5. Pada Tugas Akhir ini akan digunakan 2 metode, yaitu KNN dan Naive Bayes untuk dibandingkan karena penelitian terkait analisis sentimen biasanya hanya menggunakan satu metode saja. Atas dasar ini, Tugas Akhir ini akan melakukan perbandingan antara kedua metode tersebut untuk dapat mengetahui tingkat akurasi mana yang lebih tinggi mengenai sentimen masyarakat terhadap Film Ice Cold: Murder, Coffee and Jessica Wongso.
Metodologi yang digunakan pada tugas akhir ini adalah Scrum yang merupakan salah satu metode rekayasa perangkat lunak yang dirancang untuk beradaptasi dengan berbagai perubahan yang mungkin terjadi dalam pembuatan aplikasi. Kakas pemodelan yang dipakai adalah flowchart dan Data Flow Diagram (DFD).
Hasil pengujian yang dilakukan terhadap 425 data menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki hasil akurasi terbaik pada partisi 90:10 dengan hasil 97% dibandingkan pada metode KNN.

Kata Kunci: TikTok, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes

Item Type:

Thesis (Skripsi)

Creators: