Moh. Azlan Shah Putra, - (2024) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI GERAKAN CHILDFREE DI MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN ALGORITMA NBC DAN SVM. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview

Text Skripsi_Jurnal_Moh._Azlan_Shah_Putra.pdf Download (13MB) | Preview

Abstract

Anak merupakan salah satu entitas yang umum dalam membentuk sebuah keluarga, namun dalam beberapa tahun kebelakang muncul pembahasan mengenai childfree. Dengan banyaknya perdebatan pro-kontra mengenai childfree, perlu dilakukannya sentimen analisis terkait isu ini. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen masyarakat mengenai gerakan childfree di media sosial X menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM). Sentimen dibagi menjadi 3 kelas yaitu positif, negatif, dan netral. Penelitian ini mengumpulkan data dengan crawling data pada media sosial X dengan keyword childfree. Data yang diperoleh merupakan data teks mentah sehingga dibutuhkan tahap pra proses. Tahap pra proses yang dilakukan adalah tokenizing, case folding, filter stopword, stemming, TF-IDF, dan data balancing. Berdasarkan simulasi, performa algoritma NBC adalah: akurasi = 56,36%, presisi = 56,41%, dan recall = 56,35%, sedangkan performa algoritma SVM adalah: akurasi 76,12%, presisi 76,36%, dan recall 76,13%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa SVM memiliki performa yang lebih baik dari pada NBC pada analisis sentimen di penelitian ini. Pada penelitian ini, didapatkan bahwa mayoritas masyarakat pada media sosial X masih bersifat kontra mengenai gerakan childfree, namun banyak khalayak yang lebih mempermasalahkan siapa yang melakukan dan cara mengkomunikasikan opininya mengenai childfree. Kata kunci: analisis sentimen, childfree, media sosial x, NBC, SVM

Available Versions of this Item

• ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI GERAKAN CHILDFREE DI MEDIA SOSIAL X MENGGUNAKAN ALGORITMA NBC DAN SVM. (deposited UNSPECIFIED)

Actions (login required)

View Item