NESTIA ILMI, - (2022) KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSIN COVID-19 BERDASARKAN KOMENTAR DI INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

Preview	Text SKRIPSI LENGKAP KECUALI BAB IV.pdf Download (3MB) | Preview
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

ABSTRAK Instagram merupakan media sosial yang menjadi salah satu sumber paling umum untuk berkomunikasi. Instagram menawarkan kemampuannya dimana pengguna dapat berinteraksi saling memberikan komentar. Banyaknya komentar pada instagram dalam hal ini komentar tentang adanya vaksin COVID-19. COVID-19 menyebar dengan cepat di Indonesia, sehingga vaksin yang ciptakan diharapkan dapat diproduksi dalam waktu singkat. Hal ini memicu komentar yang dapat dikumpulkan menjadi sumber data dalam penelitian text mining dan diolah menjadi informasi. Dalam penelitian ini, penerapan teknik text mining yang digunakan untuk klasifikasi teks komentar yaitu metode machine learning dengan algoritma Naïve Bayes Classifier. Penelitian ini menggunakan teknik scraping untuk mengumpulkan dataset yang berjumlah 2000 komentar yang dibagi masingmasing 1000 data untuk tiap kelas sentimen yaitu positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan, akurasi tertinggi didapat pada rasio pengujian 90%:10% dengan nilai akurasi cukup baik yaitu 80,5%, nilai precision 77% dan nilai recall 82,79%. Dapat disimpulkan bahwa Naive Bayes Classifier berhasil mengklasifikasikan sentimen tentang vaksin COVID-19. Kata Kunci: Vaksin, Klasifkasi, Naïve Bayes Classifier, Text Mining,

Actions (login required)

View Item