CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal)
Vol 13, No 3 (2021): CSRID OKTOBER 2021

Perbandingan Algoritma Svm Dan Nbc Dalam Analisa Sentimen Pilkada Pada Twitter

Br.Situmorang, Elisabet Sinta Romaito (STMIK Amik Riau)
Anam, M. Khairul (STMIK Amik Riau)
Rahmaddeni, Rahmaddeni (STMIK Amik Riau)
Ulfah, Aniq Noviciate (STMIK Amik Riau)



Article Info

Publish Date
02 Nov 2021

Abstract

Pemilihan Kepala Daerah atau PILKADA merupakan hal yang wajib dilakukan setiap 5 tahun sekali, Dimana masyarakat sangat berperan penting dalam PILKADA. Dalam setiap PILKADA tidak semua masyarakat dapat menerima setiap calon kepala  daerah dengan baik, sering sekali terjadi pro dan kontra masyarakat terhadap PILKADA dimedia sosial terutama media sosial twitter. Penelitian ini bertujuan untuk melihat perbandingan algoritma support vector machine dan naive bayes classifier dalam analisa sentimen PILKADA berdasarkan data Twitter. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini adalah mengetahui perbandingan akurasi  dari algoritma SVM dan NBC. Perbandingan yang didapatkan adalah Accuracy 81,7 recall 81,7 dan precision 80% adalah hasil NBC, Sedangkan Accuracy 80,7 recall 80,7 dan precision 84% adalah hasil SVM. Maka dapat disimpulkan bahwa algoritma NBC lebih unggul dalam accuracy & recall sedangkan dalam precision yang lebih unggul adalah algoritma SVM.

Copyrights © 2021






Journal Info

Abbrev

CSRID

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) adalah jurnal ilmiah yang diterbitkan oleh LPPM Universitas Potensi Utama bekerjasama dengan Assosiasi profesi bidang ilmu komputer, Indonesian Computer Electronics and Instrumentation Support Society (IndoCEISS) dan CORIS (Cooperation ...