TY  - THES
ID  - universitasamikomyogyakarta32934
PB  - Universitas AMIKOM Yogyakarta
N2  - Pembangunan Ibu Kota Nusantara (IKN) sebagai proyek strategis nasional
menimbulkan beragam respons dari masyarakat, khususnya terkait dampaknya
terhadap sektor pendidikan. Media sosial Twitter (X) menjadi sarana utama bagi
warganet untuk menyampaikan opini, baik yang bersifat mendukung, menolak,
maupun netral. Banyaknya data opini yang muncul secara cepat dan masif
menyebabkan analisis manual menjadi tidak efektif, sehingga diperlukan
pendekatan komputasi untuk mengidentifikasi dan mengukur kecenderungan
sentimen publik secara objektif. Ketidakstabilan dan tingginya variasi sentimen
tersebut berpotensi memengaruhi persepsi publik serta pengambilan kebijakan di
sektor pendidikan. 
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kinerja
algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine (SVM) dalam
mengklasifikasikan sentimen warganet Twitter terkait isu IKN pada sektor
pendidikan. Data penelitian berupa 2.006 tweet berbahasa Indonesia yang
dikumpulkan melalui proses crawling. Tahapan penelitian meliputi prapemrosesan

teks (cleaning, case folding, tokenisasi, stopword removal, dan
stemming), pelabelan sentimen otomatis menggunakan IndoBERT,
penyeimbangan data dengan oversampling, ekstraksi fitur menggunakan TF-IDF,
serta evaluasi model menggunakan confusion matrix dan Stratified K-Fold Cross-Validation.
A1  - Apreza, Egi
M1  - bachelor
Y1  - 2026/02/24/
UR  - https://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/32934/
TI  - KOMPARASI KINERJA ALGORITMA NAIVE BAYES DAN
SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DALAM 
KLASIFIKASI SENTIMEN WARGANET TWITTER
MENGENAI ISU IBU KOTA NUSANTARA (IKN) PADA
SEKTOR PENDIDIKAN
AV  - restricted
KW  - Analisis Sentimen
KW  -  Twitter
KW  -  Ibu Kota Nusantara
KW  -  Pendidikan
KW  -  Naive
Bayes
KW  -  Support Vector Machine
KW  -  Sentiment Analysis
KW  -  Twitter
KW  -  Nusantara Capital City (IKN)
KW  -  Education.
ER  -