Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Teks Pengaduan Masyarakat pada Sistem Pelayanan Publik di Kantor Kecamatan Jebres Kota Surakarta

WARDANI, AFIFAH TRI (2026) Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Teks Pengaduan Masyarakat pada Sistem Pelayanan Publik di Kantor Kecamatan Jebres Kota Surakarta. Other thesis, Universitas Duta Bangsa Surakarta.

[thumbnail of Cover dan Abstrak.pdf] Text
Cover dan Abstrak.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (561kB)
[thumbnail of Bab 1.pdf] Text
Bab 1.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (403kB)
[thumbnail of Bab 2.pdf] Text
Bab 2.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (410kB)
[thumbnail of Bab 3.pdf] Text
Bab 3.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (2MB)
[thumbnail of Bab 4.pdf] Text
Bab 4.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (6MB)
[thumbnail of Bab 5.pdf] Text
Bab 5.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (108kB)
[thumbnail of Daftar Pustaka.pdf] Text
Daftar Pustaka.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (45kB)
[thumbnail of Lampiran.pdf] Text
Lampiran.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (381kB)
[thumbnail of Artikel Publikasi.pdf] Text
Artikel Publikasi.pdf - Preview
Restricted to Registered users only

Download (206kB)

Abstract

Pelayanan publik yang berkualitas memerlukan pengelolaan pengaduan masyarakat yang cepat, tepat, dan terstruktur. Di Kantor Kecamatan Jebres Kota Surakarta, proses pengelompokan pengaduan masih dilakukan secara manual sehingga membutuhkan waktu yang relatif lama dan berpotensi menimbulkan ketidakkonsistenan dalam penentuan kategori pengaduan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan teks pengaduan masyarakat secara otomatis pada sistem pelayanan publik di Kantor Kecamatan Jebres Kota Surakarta.Penelitian ini menggunakan 412 data pengaduan masyarakat sebagai dataset. Sebelum proses klasifikasi dilakukan, melalui tahapan Natural Language Processing (NLP) yang meliputi case folding, cleaning, stemming menggunakan Sastrawi, dan stopword removal. Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur menggunakan metode Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Model klasifikasi dibangun menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes dan dievaluasi menggunakan metode Train-Test Split dengan pembagian data sebesar 80% data latih dan 20% data uji. Sistem dikembangkan menggunakan framework Streamlit sehingga dapat digunakan sebagai aplikasi berbasis web untuk proses pengelolaan pengaduan masyarakat.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem berhasil mengklasifikasikan pengaduan masyarakat ke dalam lima kategori, yaitu Infrastruktur, Keamanan dan Ketertiban, Lingkungan, Pelayanan Publik, dan Sosial. Berdasarkan hasil pengujian, model memperoleh nilai akurasi sebesar 81%, dengan precision sebesar 84%, recall sebesar 81%, dan F1-score sebesar 81%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma Multinomial Naïve Bayes memiliki kemampuan yang baik dalam mengklasifikasikan teks pengaduan masyarakat dan dapat membantu mempercepat proses pengelompokan pengaduan secara otomatis sehingga mendukung peningkatan efektivitas pelayanan publik di Kantor Kecamatan Jebres Kota Surakarta.

Item Type: Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords: Naïve Bayes, Multinomial Naïve Bayes, Text Mining, Klasifikasi Teks, Pengaduan Masyarakat, Pelayanan Publik, TF-IDF, Streamlit.
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > S1 - Teknik Informatika
SWORD Depositor: Perpustakaan Fikom
Depositing User: Perpustakaan Fikom
Date Deposited: 30 Oct 2026 08:17
Last Modified: 30 Oct 2026 08:17
URI: http://eprints.udb.ac.id/id/eprint/5459

Actions (login required)

View Item
View Item