eprintid: 4166
rev_number: 11
eprint_status: archive
userid: 27
dir: disk0/00/00/41/66
datestamp: 2020-10-22 01:44:41
lastmod: 2021-06-10 01:44:49
status_changed: 2020-10-22 01:44:41
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71150082, Theda Yuwana Saputra
creators_id: theda.yuwana@ti.ukdw.ac.id
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: LUKITO, YUAN
contributors_name: SEBASTIAN, DANNY
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: ANALISIS SENTIMEN BERITA SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
ispublished: pub
subjects: HB
subjects: QA75
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: Klasifikasi Teks, Naive Bayes, Berita Saham, Analisa Sentimen
abstract: Banyak cara yang digunakan untuk dapat menginvestasikan harta kita, salah satunya cara adalah dengan berinvestasi di saham. Secara sederhana saham dapat diartikan sebagai tanda penyertaan atau bukti kepemilikan seseorang atau badan dalam suatu perusahaan. Setiap perusahaan yang mengeluarkan saham pasti memiliki trend masing-masing yang memiliki sentimen tertentu yang tentunya akan berpengaruh terhadap pergerakan harga saham. Setiap hal yang mempengaruhi pergerakan saham tentunya akan dimuat dalam situs berita. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun sistem yang memberikan informasi terhadap sentimen berita untuk suatu perusahaan tertentu. Sehingga investor dapat terbantu dalam pengambilan keputusan untuk berinvestasi di perusahaan tersebut. Pada penelitian ini, penulis menggunakan data dari situs berita saham kontan.com. Data diambil menggunakan grabber, kemudian dilakukan pemberian label secara manual. Selanjutnya, dilakukan proses preprocessing seperti case folding, dan stemming, serta konfigurasi lain yang dibutuhkan seperti penghapusan kata singkatan, penghapusan kata penghubung, dan angka. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode Naive Bayes. Pengujian dengan fitur TF-IDF menunjukkan rata-rata akurasi yang dihasilkan sebesar 76,79%. Pemilihan fitur sebesar 100% dari fitur teratas memberikan nilai accuracy tertinggi. Sedangkan pengujian dengan fitur TF-IDF Bigram menghasilkan nilai rata-rata akurasi sebesar 77.13%.
date: 2020-09-12
date_type: published
pages: 93
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71150082, Theda Yuwana Saputra  (2020) ANALISIS SENTIMEN BERITA SAHAM MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4166/1/71150082_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4166/2/71150082_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf