📅 03 January 2024
DOI: 10.31331/joined.v6i2.2893
Perbandingan Algoritma Klasifikasi dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat tentang Kenaikan Harga Bbm
Journal of Informatics Education
Universitas Ivet
📄 Abstract
Kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM) telah menjadi permasalahan yang cukup kompleks dan kontroversial . Peningkatan harga BBM memengaruhi berbagai aspek ekonomi dan sosial, termasuk inflasi, biaya produksi, dan tarif transportasi di Indonesia. Klasifikasi sentimen menggunakan algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk menentukan algorimat klasifikasi sentimen manakah yang terbaik. Dengan melakukan perbangdingan metode algoritma Naïve Bayes, Support Vector Machine, dan K-Nearest Neighbors untuk menentukan algorimat klasifikasi sentimen manakah yang terbaik. Dengan melakukan perbangdingan algoritma klasifikasi sentimen menghasilkan akurasi yang paling tinggi didapatkan oleh algoritma Naive Bayes dengan akurasi sebesar 80,28%. Kedua adalah algoritma Support Vector Machine (SVM) dengan akurasi sebesar 73,89%. Algoritma yang memiliki nilai akurasi paling kecil adalah algorima K-Nearest Neighbor (KNN) dengan akurasi sebesar 50,00%.
ℹ️ Informasi Publikasi
Tanggal Publikasi
03 January 2024
Volume / Nomor / Tahun
Volume 6, Nomor 2, Tahun 2024
📝 HOW TO CITE
Basedt, Ngabdul; Supriyadi, Eko; Nugroho, Agus Susilo, " Perbandingan Algoritma Klasifikasi dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat tentang Kenaikan Harga Bbm," Journal of Informatics Education, vol. 6, no. 2, Jan. 2024.
ACM
ACS
APA
ABNT
Chicago
Harvard
IEEE
MLA
Turabian
Vancouver
Download Citation
0
Sitasi
Cek Google Scholar