Saryanto, Denny (2021) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PENANGANAN COVID-19 OLEH PEMERINTAH INDONESIA PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (866kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (276kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (410kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (281kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (981kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (77kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (286kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-17.11.1234-Denny Saryanto - Denny Saryanto.zip Restricted to Repository staff only Download (711kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-17.11.1234-Denny Saryanto - Denny Saryanto.pdf Restricted to Repository staff only Download (474kB) |
Abstract
Sosial media di masa sekarang memiliki peran yang sangat banyak bagi masyarakat dunia. Sosial media dapat dijadikan sebagai tempat berbagi bersama teman, berbagi informasi, diskusi suatu topik, hingga kepentingan strategi bisnis. Twitter adalah salah satu sosial media populer dan terdapat informasi – informasi yang dibagikan oleh pengguna Twitter. Informasi tersebut dapat berbentuk tweet, gambar, ataupun video. Analisis teks meliputi text preprocessing, pemberian label kelas menggunakan lexicon InSet, merubah kalimat atau tweet menjadi vektor menggunakan TF-IDF, dan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier. Performa model diketahui dengan menggunakan confusion matrix. Hasil klasifikasi model mendapatkan akurasi sebesar 56% dan dari 100 tweet yang dilakukan uji coba, menghasilkan 92% positif, 8% negatif, dan 0% netral. Dataset masih terdapat kekurangan dikarenakan, masih ada adanya data yang tidak diperlukan.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | PSBB, Analisis Sentimen, Naïve Bayes, TF-IDF | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 21 Jun 2022 02:38 | ||
| Last Modified: | 15 Aug 2023 02:40 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/1893 |
Actions (login required)
 |
View Item |