SENTIMENT ANALISIS TERHADAP CRYPTOCURRENCY BERDASARKAN
COMMENT DAN REPLY PADA PLATFORM TWITTER
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Bina Darma
Author
Adam, Prasetya
Ferdiansyah, Ferdiansyah
Ferdiansyah, Ferdiansyah
Subject
QA75 Electronic computers. Computer science
Datestamp
2021-03-08 02:48:49
Abstract :
Analisis sentiment saat ini banyak di gunakan masyarat sebagai bahan untuk mengetahui pendapat atau opini masyarakat tentang berbagai macam hal. Dengan menggunakan sentiment analisis kita dapat mengklasifikasikan data apakah data tersebut termasuk opini netral opini positif opini negatif. Penelitian ini membahas tentang analisis sentiment untuk mengukur tingkat akurasi dari pendapat masyarakat pada tiga cryptocurrency yaitu Bitcoin, ethereum, ripple dengan metode Naive Bayes dan support vector machine yang berguna untuk mengetahui nilai akurasi yang tertinggi dari dua metode yang digunakan dalam penelitian ini. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk mengkasifikasikan opini tersebut, namun penelitian ini dipilih metode Naive Bayes dan Support vector machine, dengan alasan metede tersebut banyak digunakan oleh peneliti lain dan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Hasil dari penelitian ini adalah berupa data perbandingan dari akurasi. hasil akurasi dari 3 cryptocurrency SVM lebih besar dari pada nilai akurasi 3 cryptocurrency Naive Bayes
Analisis sentiment saat ini banyak di gunakan masyarat sebagai bahan untuk mengetahui pendapat atau opini masyarakat tentang berbagai macam hal. Dengan menggunakan sentiment analisis kita dapat mengklasifikasikan data apakah data tersebut termasuk opini netral opini positif opini negatif. Penelitian ini membahas tentang analisis sentiment untuk mengukur tingkat akurasi dari pendapat masyarakat pada tiga cryptocurrency yaitu Bitcoin, ethereum, ripple dengan metode Naive Bayes dan support vector machine yang berguna untuk mengetahui nilai akurasi yang tertinggi dari dua metode yang digunakan dalam penelitian ini. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk mengkasifikasikan opini tersebut, namun penelitian ini dipilih metode Naive Bayes dan Support vector machine, dengan alasan metede tersebut banyak digunakan oleh peneliti lain dan menghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Hasil dari penelitian ini adalah berupa data perbandingan dari akurasi. hasil akurasi dari 3 cryptocurrency SVM lebih besar dari pada nilai akurasi 3 cryptocurrency Naive Bayes
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
