TY  - THES
Y1  - 2025/01/30/
UR  - https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/29459/
M1  - bachelor
ID  - universitasamikomyogyakarta29459
N2  - Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja algoritma Naive Bayes dan
Support Vector Machine (SVM) dalam mengklasifikasi sentimen publik terhadap
insentif mobil listrik di Indonesia. Analisis sentimen dilakukan terhadap data teks
yang dikumpulkan dari komentar-komentar dari berbagai video pada platform
youtube. Data teks tersebut kemudian diproses melalui tahap preprocessing,
ekstraksi fitur, dan pembentukan dataset. Model klasifikasi Naive Bayes dan SVM
dilatih dan diuji menggunakan dataset dari kaggle. Hasil menunjukkan algoritma
SVM memberikan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritma Naive Bayes
dalam sentimen terhadap insentif mobil listrik di Indonesia menunjukan naïve
bayes 69,08% dan svm mendapatkan hasil paling tinggi dengan 81,25% , dan hasil
komentar negatif 57,28% dan jumlah komentar positif 33,22% dengan total 1517
komentar.Selain itu, analisis terhadap hasil klasifikasi juga mengidentifikasi topiktopik

utama yang menjadi perhatian publik terkait insentif mobil listrik di
Indonesia. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam
memahami persepsi masyarakat terhadap mobil listrik serta memberikan
rekomendasi bagi pengembangan kebijakan terkait mobil listrik di Indonesia.
TI  - KOMPARASI ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SVM UNTUK ANALISIS SENTIMEN INSENTIF MOBIL LISTRIK INDONESIA
A1  - Akbar, Idhamsyah Maulana
PB  - Universitas AMIKOM Yogyakarta
AV  - restricted
KW  - Analisis Sentimen
KW  -  Naive Bayes
KW  -  Support Vector Machine (SVM)
KW  -  Mobil Listrik
KW  -  Youtube
ER  -