Saputro, Aryo Bimo (2024) ANALISIS PENDAPAT MASYARAKAT TERKAIT INVESTASI ONLINE DI ERA DIGITAL MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIERS. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (538kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (360kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (880kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (909kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (717kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (52kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (88kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 19.11.2621.zip Restricted to Repository staff only Download (38MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (616kB) |
Abstract
Era digital yang terus berkembang menuntut individu untuk terus belajar, terutama dalam hal investasi. Perkembangan teknologi yang mudah diakses oleh berbagai kelompok usia telah membawa dampak signifikan dalam akses informasi, di masa lalu investasi terbatas pada properti dan saham yang memerlukan interaksi langsung dengan broker. Namun, perubahan pengelolaan investasi telah terjadi di era digital, di mana masyarakat dapat mengakses informasi nilai aset secara realtime dan melakukan investasi online dengan mudah. Meskipun demikian, kemudahan ini juga membuka peluang bagi penyalahgunaan investasi. Peneliti menganalisis mengenai sentimen yang ada pada media sosial twitter terhadap topik investasi dan saham. Proses penelitian dilakukan menggunakan metode naive bayes classifier terhadap data yang telah diambil berdasarkan kata kunci investasi dan saham. Metode Naive bayes classifier menghasilkan akurasi cukup tinggi dengan akurasi 75%. Peneliti melakukan uji coba pada parameter hybrid algoritma dengan model adabost menghasilkan akurasi 71%. Peneliti mencoba dengan mengubah paramter pada ambang tertentu dari hasil proses labeling data dengan ambang batas skor 0.65, naive bayes menghasilkan akurasi 86%. Proses pengujian naik signifikan pada pengujian terhadap kenaikan pengambil skor label diangka skor 0.70 menghasilkan akurasi sebesar 89%
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Investasi, Saham, Analisis Sentimen, Naive Bayes Classifier, Twitter | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 18 Nov 2024 07:03 | ||
| Last Modified: | 18 Nov 2024 07:03 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/28114 |
Actions (login required)
 |
View Item |