Show simple item record

dc.contributor.authorFirdaus, Muhammad Bambang
dc.date.accessioned2022-01-18T11:41:31Z
dc.date.available2022-01-18T11:41:31Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://repository.unmul.ac.id/handle/123456789/15109
dc.description.abstractPemerintah Pekanbaru saat ini sudah menerapkan teknologi dalam sistem pemerintahan, penerapannya saat ini masih mendapat keluhan dari masyarakat seperti layanan publik command center yang hanya sebagian masyarakat mengetahuinya dan penerapan cctv yang ada di Alat Pemberi Isyarat Lalu Lintas (APILL) yang belum berfungsi dengan baik. Penerapan teknologi lainnya oleh Pemerintah Pekanbaru dapat kita lihat dari keberadaan portal-portal web situs resmi Pemerintah. Sedangkan untuk melihat beragam komentar netizen dari twitter. Twitter menjadi tempat untuk mendapatkan data yang diungkapkan masyarakat melalui tweets yang diposting ke timeline. Analisa sentimen dilakukan untuk melihat pendapat atau kecenderungan opini netizen terhadap pemerintah Pekanbaru yang mengandung sentimen positif, negatif, dan netral. Data yang digunakan adalah tweet dengan jumlah dataset sebanyak 150 tweets. Data tersebut kemudian di analisa agar menjadi informasi. Analisa dilakukan menggunakan metode data mining yaitu Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (KNN), dan Decision tree. Penggunaan ketiga pendekatan ini berupaya untuk mengkategorikan hasil komentar netizen terkait penggunaan teknologi yang telah melalui proses analisis sentimen dan membandingkan keakuratan ketiga cara tersebut. Hasil akurasi yang didapatkan cukup beragam yaitu dari metode Naïve Bayes akurasi 100%, metode KKN akurasi 98, 25%, dan metode decision tree akurasi 62, 28%.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.relation.ispartofseries21;1
dc.titlePenerapan Na ̈ıve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen danPemeritahen_US
dc.typeArticleen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record