Implementasi Algoritma Multinomial Naïve Bayes Pada Analisis Sentimen Terhadap Layanan Pengaduan Masyarakat Jakarta Pada Aplikasi Jakarta Kini (JAKI).

Maharani, Najwa Amalia (2025) Implementasi Algoritma Multinomial Naïve Bayes Pada Analisis Sentimen Terhadap Layanan Pengaduan Masyarakat Jakarta Pada Aplikasi Jakarta Kini (JAKI). Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

	Text (Laporan Lengkap) Laporan lengkap-Najwa.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text (Bab 1 Pendahuluan) Bab 1 Pendahuluan-Najwa .pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (194kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka-Najwa.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (90kB)
	Text (Ringkasan) ringkasan_Najwa.pdf - Submitted Version Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (98kB)

Abstract

Penelitian ini menggunakan Multinomial Naïve Bayes untuk melakukan analisis sentimen pada layanan pengaduan masyarakat di aplikasi JAKI. Data dikumpulkan menggunakan Google Colab dan Python, menghasilkan 2.695 entri yang valid, termasuk 1.622 sentimen negatif, 142 netral, dan 1.201 sentimen positif. Hasil klasifikasi menunjukkan akurasi sebesar 40.5% untuk sentimen positif, 54,7% untuk sentimen negatif, dan 4,8% untuk sentimen netral. Dengan menggabungkan fitur Chi- square, akurasi meningkat dari 81,14% menjadi 82,41%. Temuan menunjukkan bahwa metode ini efektif dalam mengklasifikasikan sentimen positif dan negatif; namun, ketidakseimbangan data netral mempengaruhi akurasi. Secara keseluruhan, kombinasi Chi-square dan Multinomial Naïve Bayes terbukti cukup akurat untuk analisis sentimen dan evaluasi layanan di JAKI. Keywords: Analisis Sentimen, Multinomial Naïve Bayes, JAKI, Chi-square.

Actions (login required)

View Item