Hanafi Rahman, - (2021) KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP LAYANAN BADAN PENYELENGGARA JAMINAN SOSIAL (BPJS) KESEHATAN DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text (BAB IV) BAB IV dan V.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB)
Preview	Text Laporan Lengkap.pdf Download (4MB) | Preview

Abstract

BPJS adalah badan hukum yang dibentuk oleh Undang-Undang untuk menyelenggarakan program jaminan sosial. BPJS berfungsi untuk menyelenggaran program jaminan kesehatan. Melalui program jaminan kesehatan ini pemerintah berupaya agar masyarakat bisa mendapatkan layanan kesehatan yang baik. Namun pada penerapannya masih menimbulkan sentimen positif dan negatif masyarakat tentang pemanfaatan layanan BPJS Kesehatan terhadap masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan dan menguji akurasi dari metode K-Nearest Neighbor(KNN) dalam mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap layanan BPJS Kesehatan 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 dan data uji 90 dengan threshold 18 memiliki akurasi tertinggi dengan K bernilai 9 dengan akurasi sebesar 87,33%.

Actions (login required)

View Item