Komparasi Metode Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentimen Ulasan Laptop Advan Workplus di YouTube dan Shopee,

Prasetyo, Tri Agus Hadi (2026) Komparasi Metode Support Vector Machine (SVM) dan Naïve Bayes Classifier Untuk Analisis Sentimen Ulasan Laptop Advan Workplus di YouTube dan Shopee,. Undergraduate thesis, Politeknik Negeri Jember.

[img] Text (Abstract)
Abstract.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (107kB)
[img] Text (Bab 1 Pendahuluan)
Bab 1 Pendahuluan.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (29kB)
[img] Text (Daftar Pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Submitted Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (92kB)
[img] Text (Laporan Lengkap)
Laporan Lengkap.pdf - Submitted Version
Restricted to Registered users only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Laptop adalah perangkat elektronik yang digunakan untuk berbagai tujuan, seperti bekerja, belajar, dan menikmati hiburan. Melalui analisis sentimen, ulasan pengguna tentang laptop Advan Workplus di platform Shopee dan YouTube dapat digunakan untuk mengetahui pendapat publik. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan cara Support Vector Machine (SVM) dan Naive Bayes Classifier bekerja saat mereka mengkategorikan sentimen ulasan menjadi kategori positif, negatif, dan netral. Implementasi metode, pengumpulan data, preprocessing, dan pembobotan TF-IDF, dan pengujian sistem dengan beberapa skenario pembagian data dilakukan. Berdasarkan hasil pengujian, metode SVM memperoleh akurasi sebesar 95,51%, sedangkan Naive Bayes memperoleh 86,08%. Penelitian menunjukkan bahwa metode SVM unggul dalam analisis sentimen ulasan laptop Advan Workplus daripada Naive Bayes

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Contributors:
ContributionContributorsNIDN/NIDK
Thesis advisorHartadi, Didit RahmatNIDN0029097704
Uncontrolled Keywords: support vector machine, naïve bayes classifier, analisis sentimen, TF-IDF, klasifikasi teks
Subjects: 410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 458 - Teknik Informatika
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 459 - Ilmu Komputer
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 461 - Sistem Informasi
410 - Rumpun Ilmu Teknik > 450 - Teknik Elektro dan Informatika > 463 - Teknik Perangkat Lunak
Divisions: Jurusan Teknologi Informasi > Prodi D4 Teknik Informatika > Tugas Akhir
Depositing User: Tri Agus Hadi Prasetyo
Date Deposited: 08 Jun 2026 02:45
Last Modified: 08 Jun 2026 02:46
URI: https://sipora.polije.ac.id/id/eprint/56174

Actions (login required)

View Item View Item