@thesis{thesis,
		author={Arnetalya  Devira},
		title ={OPTIMASI METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
MENGGUNAKANADABOOST DAN XGBOOST PADA ANALISIS 
SENTIMEN TIMNAS FUTSAL INDONESIA DITWITTER},
		year={2023},
		url={http://repositori.unsil.ac.id/10258/},
		abstract={Perkembangan olahraga futsal di Indonesia terus berkembang dan menjadi 
salah satu olahraga andalan Indonesia di ajang internasional. Futsal menjadi 
olahraga yang cukup banyak diperbincangkan masyarakat Indonesia di media 
sosial, salah satunya media sosial Twitter. Berdasarkan data twitter, opini
masyarakat cukup beragam mulai dari opini bahagia, pujian, kritikan bahkan 
cacian. Proses mengidentifikasi sentimen masyarakat terkait Timnas Futsal 
Indonesia memerlukan suatu analisis yang melalui proses komputasi, yaitu 
analisis sentimen. Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisis performa metode 
Naive Bayes Classifier tanpa metode boosting, Naive Bayes Classifier dengan 
Adaboost dan Naive Bayes Classifier dengan XGBoost dalam melakukan analisis 
sentimen pada media sosial Twitter terkait timnas futsal indonesia. Pengujian 
yang dilakukan menghasilkan klasifikasi Naïve Bayes Classifier tanpa boosting
memperoleh tingkat akurasi 86,33%, presisi 59,49%, dan recall 48,60%. 
Kemudian setelah dilakukan optimasi menggunakan Adaboost algoritma 
algoritma Naïve Bayes Classifier mengalami peningkatan tingkat akurasi menjadi 
87,77%, dengan presisi sebesar 93,55% dan recall 53,04%. Selain itu, dilakukan 
optimasi menggunakan XGBoost pada algoritma Naïve Bayes Classifier
mengalami peningkatan tingkat akurasi menjadi 97,49%, dengan presisi sebesar 
98,48% dan recall 74,13%. Hasil tersebut membuktikan penerapan metode 
boosting XGBoost dapat meningkatkan performa algoritma Naïve Bayes Classifier
secara maksimal dibandingkan Adaboost. Hal tersebut disebabkan karena 
XGBoost akan memperbarui bobot pada setiap pohon yang dibangun untuk 
mendapatkan pohon klasifikasi yang kuat.
Kata Kunci: adaboost, analisis sentimen, futsal indonesia, naïve bayes classifier,
twitter,}
		}