Perpustakaan
DESKRIPSI DATA LENGKAP
JudulAnalisis Sentimen Komentar YouTube Tentang Penggunaan QRIS Dengan Metode Lexicon Based Multinomial Naïve Bayes
Nama: AL MAHFIRA
Tahun: 2025
Abstrak
Perkembangan teknologi digital payment telah mendorong penggunaan e-wallet secara global, termasuk di Indonesia melalui penerapan QRIS oleh Bank Indonesia untuk meningkatkan efisiensi transaksi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat terhadap penggunaan QRIS di YouTube ke dalam sentimen positif, netral dan negatif menggunakan metode Lexicon Based dan Multinomial Naïve Bayes. Data pada penelitian ini dikumpulkan melalui scraping 1857 komentar dari 30 video QRIS di YouTube, dan dianalisis menggunakan Multinomial Naïve Bayes dengan pelabelan manual dan otomatis melalui Kamus InSet Lexicon. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode Multinomial Naïve Bayes dengan pelabelan otomatis mencapai akurasi 94% pada split 90%:10%, lebih tinggi dibandingkan 89?ri pelabelan manual. Hasil analisis sentimen menunjukkan pembagian 52% positif, 38% netral, dan 10% negatif, sedangkan prediksi hasil sentimen pada split 90%:10% menghasilkan 85 positif, 76 netral, dan 23 negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode pelabelan otomatis dapat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dalam analisis sentimen.

Sign In to Perpus

Don't have an account? Sign Up