Luriansyah, Alfi (2025) ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR PENGGUNA DI AKUN TIKTOK PT SMOOT MOTOR INDONESIA DENGAN METODE ALGORITMA NAÏVE BAYES. Undergraduate thesis, Universitas Satya Negara Indonesia.

	Text Alfi Luriansyah - 210100032 (ABSTRAK).pdf Download (1MB)
	Text Alfi Luriansyah - 210100032 (BAB 1).pdf Download (380kB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan sentimen komentar pengguna pada akun TikTok PT Smoot Motor Indonesia menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data dikumpulkan melalui proses web crawling dari satu video dengan jumlah komentar terbanyak pada periode Januari hingga Juni 2025. Proses text preprocessing dilakukan melalui tahapan cleaning, normalisasi, stopword removal, tokenizing, stemming, dan penerjemahan ke dalam Bahasa Inggris. Sentimen diklasifikasikan ke dalam tiga kategori: positif, negatif, dan netral. Selain menggunakan pendekatan Naïve Bayes, dilakukan juga pelabelan berbasis polaritas sebagai pembanding. Hasil klasifikasi divisualisasikan dalam bentuk wordcloud dan diagram batang. Evaluasi model menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan komentar secara efektif, serta membantu perusahaan memahami opini publik secara objektif. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi referensi dalam penerapan analisis sentimen berbasis media sosial untuk pengambilan keputusan yang lebih tepat sasaran.

Actions (login required)

View Item