Meidian Saputra, - (2021) KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KEBIJAKAN PEMBATASAN SOSIAL DKI JAKARTA DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text Cover,1,2,3,5,lampiran.pdf Download (2MB) | Preview
	Text (BAB IV) Bab 4.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (672kB)

Abstract

Pemerintah DKI Jakarta Sebagai Pihak yang bertanggung jawab atas kebijakan yang diambil pada daerah DKI Jakarta, merupakan hal yang wajar jika Pemerintah DKI Jakarta seringkali mendapat sorotan publik. Berbagai jenis kritik dan saran diberikan kepada pihak Pemerintah di berbagai media sosial, salah satunya adalah Twitter. Dalam hal ini, opini-opini yang ada dapat digunakan sebagai alat mengukur sentimen masyarakat terhadap Kebijakan yang diambil Oleh Pemerintah DKI Jakarta. Informasi yang masuk dapat digunakan sebagai alat penentu kebijakan melalui text mining. Lalu timbul masalah untuk mengelompokkan komentar�komentar yang positif ataupun negatif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi dari metode K-Nearest Neighbor(KNN) dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap kebijakan Pembatasan Sosial di DKI Jakarta di Twitter. Penelitian ini memiliki tahapan preprocessing yang terdiri dari cleaning, case folding, tokenizing, normalisasi, negation handling ,filtering, dan stemming serta pembobotan kata yang digunakan adalah term frequency – invers document frequency (TF-IDF) dan perhitungan similaritasnya menggunakan Euclidean Distance kemudian menggunakan K-Nearest Neighbor (K-NN) sebagai metode klasifikasinya. Hasil pengujian menunjukan pengujian dengan menggunakan pembagian dataset 90%:10% dengan data uji 90% dan data latih 10%, dengan threshold 17 dan K bernilai 9 memilikki akurasi tertinggi sebesar 87,50%.

Actions (login required)

View Item