Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Prosiding SENTIMETER : Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Klasifikasi Sentimen Analisis terhadap Cryptocurrency Exchange Menggunakan Naive Bayes untuk Mendukung Keputusan Investor Pemula Dila Aura Futri; Verdi Eza Irawan; Feby Alfaraby; Moh Azral Fathurrazaq; Fikri Maulana; Somantri; Gina Purnama Insany
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer Vol 3 (2024): Sentimeter 2024
Publisher : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi, Mekatronika, dan Ilmu Komputer

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Investasi dalam cryptocurrency semakin menarik perhatian di tengah perkembangan teknologi finansial dan globalisasi. Cryptocurrency Exchange atau Bursa Pasar Mata Uang Kripto merupakan platform penting bagi para investor dalam melakukan transaksi jual beli aset kripto. Bagi investor pemula, pemahaman sentimen pasar dapat menjadi kunci untuk pengambilan keputusan yang tepat. Penelitian ini bertujuan memberikan rekomendasi kepada investor pemula dalam memilih platform Exchange Cryptocurrency, seperti Binance, KuCoin, Tokocrypto, dan Indodax, melalui analisis sentimen ulasan pengguna di Play Store. Metode penelitian mencakup enam tahap, termasuk pengumpulan data, preprocessing teks, pembobotan, pemodelan Naïve Bayes, dan evaluasi model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Binance memiliki sentimen positif tertinggi dengan nilai precision sebesar 0.99 dan akurasi 95%. Temuan ini dapat menjadi panduan bagi calon pengguna dalam memilih platform Exchange Cryptocurrency dan memberikan masukan bagi pengembang untuk meningkatkan kualitas aplikasi. Kesimpulannya, pemodelan sentimen analisis menggunakan Naïve Bayes memberikan hasil yang baik, dengan akurasi rata-rata lebih dari 93%.