ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP INVESTASI KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Agus Wahyudi, Andreas Danny (2023) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP INVESTASI KEUANGAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES. Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text 1822250060 andreas danny agus wahyudi.pdf Download (967kB)

Abstract

Investasi keuangan merupakan hal yang penting bagi masyarakat Indonesia untuk mempersiapkan masa depan mereka secara finansial. Dalam era digital ini, media sosial seperti Twitter telah menjadi platform yang populer untuk berbagi opini dan pandangan tentang berbagai topik termasuk investasi keuangan. Dengan memanfaatkan data yang tersedia di Twitter, analisis sentimen dapat digunakan untuk memahami pandangan dan opini pengguna terkait investasi keuangan di Indonesia. Metode Naive Bayes dapat digunakan untuk melakukan analisis sentimen pada data Twitter dengan memanfaatkan teori probabilitas untuk mengklasifikasikan tweet yang berpandangan positif, negatif, atau netral tentang investasi keuangan di Indonesia. Jumlah data tweet tidak seimbang, sehingga perlu melakukan SMOTE over-sampling sehingga dataset tersebut seimbang dan melakukan pengujian menggunakan k-fold validation sehingga bisa melihat confision matrix serta mendapatkan nilai akurasi, precision, recall, dan f1-score. Berdasarkan dari sentimen yang didapat dari media sosial Twitter menunjukkan bahwa pengguna media sosial Twitter memiliki sentimen positif terhadap investasi keuangan di Indonesia dengan total jumlah sentimen positif sebanyak 426 data dari total 1000 data tweet. Data yang tidak seimbang mempengaruhi hasil klasifikasi yaitu akurasi sebesar 45% dengan metode up-sampling SMOTE dan akurasi sebesar 89% tanpa menggunakan metode up-sampling SMOTE.

Actions (login required)

View Item