PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK ANALISIS SENTIMEN FENOMENA HALLYU - Dalam bentuk buku karya ilmiah

CHEPPI GARDA MUHAMAD

Informasi Umum

Kode

25.04.660

Klasifikasi

000 - General Works

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Natural Language Processing (nlp)

Dilihat

227 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Di tengah globalisasi, perkembangan teknologi informasi terus mengalami kemajuan yang pesat dan sulit untuk dibendung. Salah satu wujud kemajuan tersebut terlihat dalam pesatnya pertumbuhan media sosial, seperti platform "X", yang memberikan akses kepada penggunanya untuk memperoleh informasi dari seluruh penjuru dunia, termasuk dalam hal budaya. Fenomena Hallyu kini menjadi topik yang hangat dibicarakan di platform "X", karena menimbulkan berbagai pendapat yang berbeda di kalangan masyarakat. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan dua metode yang berbeda, yaitu Naïve Bayes dan Support Vector Machine, yang bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap Hallyu dan membandingkan performa kedua metode tersebut. Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui crawling data berupa tweet dengan kata kunci terkait Hallyu, yang dikumpulkan dari 1 Januari 2018 hingga 31 Desember 2024. Dataset tersebut diklasifikasikan ke dalam tiga kategori, yaitu netral sebanyak 2.855 data, positif sebanyak 430 data, dan negatif sebanyak 90 data. Berdasarkan hasil eksperimen, metode Naïve Bayes menghasilkan akurasi sebesar 73,4%, sementara metode Support Vector Machine menunjukkan akurasi yang lebih tinggi, yaitu 86,6%. Temuan ini menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine memberikan kinerja yang lebih baik dalam analisis sentimen terhadap Hallyu dibandingkan dengan Naïve Bayes. Kata Kunci: analisis sentimen, naïve bayes, support vector machine, hallyu