PRIMA YOHANA, - (2022) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH INDONESIA DALAM MEMBERIKAN VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

	Text BAB IV DAN V.pdf - Updated Version Restricted to Repository staff only Download (3MB)
Preview	Text SKRIPSI LENGKAP KECUALI BAB IV DAN V.pdf Download (6MB) | Preview

Abstract

ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH INDONESIA DALAM MEMBERIKAN VAKSIN COVID- 19 MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER PRIMA YOHANA 11751202168 Tanggal Sidang : 03 Januari 2022 Periode Wisuda : Jurusan Teknik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ABSTRAK Penggunaan media sosial berkembang sangat pesat hingga sebuah informasi dalam bentuk apapun bisa tersebar luas dalam sekejap saja. Hal ini dikarenakan kebanyakan masyarakat telah memiliki telepon genggam baik dari usia anak-anak hingga dewasa sehingga mereka dapat mengakses apa saja. Salah satu media sosial yang sering digunakan adalah twitter. Masyarakat menggunakan twitter untuk berbagai kepentingan, salah satunya beropini dalam menanggapi tentang isu tindakan pemerintah untuk menangani pandemi yang sedang mewabah yaitu COVID-19 (corona virus disease 2019) dengan mengadakan vaksinasi covid-19 yang berguna untuk mengurangi dampak virus corona pada masyarakat. Hal itulah yang mendasari penelitian ini terjadi. Dengan adanya latar belakang tersebut, peneliti mencoba melakukan analisis dan prediksi adanya sentimen yang menggambarkan pandangan yang bersifat positif, negatif maupun netral masyarakat tentang covid-19 dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classfier. Adapun analisis dan prediksi dilakukan dengan menggunakan kombinasi teks preprocessing yang disebut dengan Feature Selection terbaik yang telah dibuktikan dengan adanya hasil akurasi validasi terbaik 69,56% dan akurasi testing terbaik 61% sehingga metode naïve bayes menghasilkan analisis dengan baik. Metode ini juga diuji dengan confussion matrix dan hasil akhir dari kombinasi yang bagus adalah stopword removal dan remove single character. Kata Kunci: Analisis, Media Sosial, Naive Bayes Classifier, Sentimen, Twitter

Actions (login required)

View Item