Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence
Pambudi, Readysna Krisna
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence

 1 
Perbandingan Naïve Bayes dan SVM terhadap Analisis Sentimen QRIS di Luar Negeri Pambudi, Readysna Krisna; Prasetyo, Zavier Billy; Pribadi, Muhammad Rizky
Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence Vol 3 No 02 (2025)
Publisher : Informatics Engineering, Faculty of Computer Science

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36982/jseci.v3i02.5424

Abstract

Penelitian ini membandingkan algoritma Naïve Bayes dab SVM (Support Vector Machine) dalam analisis sentimen terhadap komentar pengguna TikTok mengenai penggunaan QRIS di luar negeri. Data dikumpulkan dengan data scraping dari komentar TikTok, kemudian melakukan prepocessing text, transformasi TF-IDF, dan penerapan SMOTE. Setiap komentar diberi label secara manual ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Hasil Evaluasi menunjukkan bahwa algoritma SVM menunjukkan hasil yang lebih tinggi dibandingkan algoritma Naïve Bayes dengan accuracy sebesar 62.30%, sedangkan Naïve Bayes 57.40%. Precision SVM sebesar 63.44%, sedangkan Naïve Bayes 62.98%. Recall SVM sebesar 62.30%, sedangkan Naïve Bayes 57.40%. F1-Score SVM sebesar 59.60%, sedangkan Naïve Bayes 51.33%. Dengan demikian algoritma SVM lebih efektif digunakan dalam analisis sentimen dibandingkan algoritma Naïve Bayes.
Co-Authors Muhammad Rizky Pribadi Prasetyo, Zavier Billy