Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
Darmawan, Nur Iqbal
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Electrical & Electronics Engineering Engineering

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Sentimen terhadap Akuisisi Saham Tokopedia oleh TikTok Menggunakan Naïve Bayes berdasarkan Komentar YouTube Darmawan, Nur Iqbal
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 8 No 6 (2024): Juni 2024
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya

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

Abstract

Saham memiliki peran penting dalam pertumbuhan ekonomi, terutama ekonomi domestik dengan menerima deviden. Adanya fenomena meningkatnya Penanaman Modal Asing (PMA) mampu meningkatkan nilai pasar saham, namun berdampak pada keuntungan perseorangan domestik ketika porsi kepemilikan saham asing meningkat. Peristiwa PMA oleh TikTok menuai sebuah kontroversi karena mengakuisisi saham 75,01% Tokopedia. Adanya opini yang bersifat proaktif dan kontradiktif terhadap peristiwa tersebut dapat digunakan untuk menilai arah pendangan masyarakat secara garis besar. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen publik berupa respon positif dan negatif terhadap akuisisi saham Tokopedia oleh TikTok. Platform yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah YouTube dengan memuat sebanyak 1000 dokumen komentar. Proses pengumpulan tersebut menggunakan metode scraping data. Algoritma yang digunakan dalam penelitian adalah Naïve Bayes Classifier (NBC). Tahapan penelitian terdiri dari pengumpulan dan pengolahan data, text preprocessing, pembobotan TF-IDF, penerapan NBC, pengujian validasi, dan evaluasi matriks. Hasil penelitian menunjukkan, pengujian validasi dengan k-fold cross validation pada perlakuan A atau mempertahankan negasi dan B atau menghilangkan negasi dengan rasio 630:70 (perlakuan 2) menghasilkan score terbaik berupa rerata akurasi, yakni 80.514% dan 79.348%. begitu juga dengan pengujian confusion matrix, pada perlakuan A atau mempertahankan negasi dan B atau menghilangkan negasi dengan rasio 700:70 (perlakuan 2) menghasilkan akurasi, presisi, recall, dan F1-score terbaik, yakni pada perlakuan A 80.51%, 82.54%, 77,4%, 79.89% dan perlakuan B 79.35%, 80.7%, 77.14%, 78.88%.
Co-Authors