Sentiment Analisis Terhadap Cryptocurrency Berdasarkan Comment Dan Reply Pada Platform Twitter

• Published in: Journal of information systems and informatics (Palembang.Online) Vol. 3; no. 2; pp. 268 - 277
• Main Authors: Prasetya, Adam, Ferdiansyah, Ferdiansyah, Kunang, Yesi Novaria, Negara, Edi Surya, Chandra, Winoto
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: Informatics Department, Faculty of Computer Science Bina Darma University 25.06.2021
• Subjects: analisis sentiment, klasifikasi, opini , cryptocurrency, metode, naive bayes, support vector machine, accuracy
• ISSN: 2656-5935; 2656-4882
• DOI: 10.33557/journalisi.v3i2.124

Analisis sentiment saat ini banyak di gunakan masyarat sebagai bahan untuk mengetahui pendapat atau opini masyarakattentang berbagai macam hal. Dengan menggunakan sentiment analisis kita dapat mengklasifikasikan data apakah data tersebuttermasuk opini netral opini positif opini negatif. Penelitian ini membahas tentang analisis sentiment untuk mengukur tingkatakurasi dari pendapat masyarakat pada tiga cryptocurrency yaitu Bitcoin,ethereum,ripple dengan metode Naive Bayes dansupport vector machine yang berguna untuk mengetahui nilai akurasi yang tertinggi dari dua metode yang digunakan dalampenelitian ini. Ada banyak metode yang bisa digunakan untuk mengkasifikasikan opini tersebut, namun penelitian ini dipilihmetode Naive Bayes dan Support vector machine, dengan alasan metede tersebut banyak di gunakan oleh peneliti lain danmenghasilkan nilai akurasi yang tinggi. Hasil dari penelitian ini adalah berupa data perbandingan dari akurasi. hasil akurasidari 3 cryptocurrency SVM lebih besar dari pada nilai akurasi 3 cryptocurrency Naive Bayes.