KOMPARASI ALGORITMA NAIVE BAYES DAN SUPPORT VEKTOR MACHINE TERHADAP ANALISA SENTIMEN PERANG DAGANG AMERIKA-CHINA

• RIZQI ALHAMDAH
• 2025

---

Perang dagang antara Amerika Serikat dan China menjadi isu global yang ramai diperbincangkan masyarakat, khususnya di media sosial seperti Platform X (sebelumnya Twitter). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat Indonesia terhadap isu tersebut menggunakan pendekatan machine learning. Dua algoritma yang dikomparasikan adalah Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM), dengan pendekatan preprocessing teks berbahasa Indonesia dan metode feature selection Chi-Square. Data berupa tweet dalam Bahasa Indonesia dikumpulkan, dibersihkan, dan diolah menggunakan TF-IDF sebagai representasi fitur. Evaluasi dilakukan dengan metrik akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM memiliki performa lebih baik dibandingkan Naive Bayes dalam mengklasifikasikan sentimen positif, negatif, dan netral terhadap isu perang dagang. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pemanfaatan teknologi pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memahami opini publik berbahasa Indonesia terhadap isu global.

• Analisis Sentimen
• Perang Dagang
• Naive Bayes
• Support Vector Machine
• TF-IDF
• Chi-Square
• Media Sos

https://repository.bsi.ac.id/repo/67442/KOMPARASI-ALGORITMA-NAIVE-BAYES-DAN-SUPPORT-VEKTOR-MACHINE-TERHADAP-ANALISA-SENTIMEN--PERANG-DAGANG-AMERIKA-CHINA
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.