Muhammad Rizki, - (2022) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE PADA MEDIA SOSIAL TWITTER. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text SKRIPSI LENGKAP KECUALI BAB IV.pdf Download (1MB) | Preview
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Vaksin salah satu upaya dalam mengurangi penyebaran covid-19, masyarakat menyampaikan opininya terkait vaksinasi melalui media sosial twitter. Analisis sentiment digunakan untuk mengetahui opini bersifat positif, netral dan negatif terhadap vaksinasi. Algoritma support vector machine digunakan dalam melakukan klasifikasi. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan model dengan melakukan kombinasi text preprocessing dan parameter yang terdapat pada support vector machine. Data dikumpulkan dan dilabel menggunakan metode crowdsourcing dan majority voting. Data berjumlah 9178 data yang didapatkan dari tweet pada bulan Maret-April 2021 kemudian dikelompokkan menjadi tiga diantarannya 8000 data training, 778 data validasi dan 400 data testing. Tahapan penelitian ini melalui beberapa tahapan seperti pengumpulan data dan pelabelan, text preprocessing, Pembobotan teks TF-IDF, dan klasifikasi support vector machine. Hasil dari penelitian ini menunjukkan kombinasi text preprocessing terbaik terdapat pada case folding dan parameter terbaik pada jenis kernel RBF dengan nilai C=10 dan nilai gamma=1 memperoleh akurasi saat pelatihan model sebesar 99% dan memperoleh akurasi saat validasi model sebesar 71%. Pengujian yang dilakukan pada metode svm memperoleh akurasi sebesar 65%, recall sebesar 55%, precision sebesar 61% dan nilai f1-score sebesar 57%

Actions (login required)

View Item