ANALISIS SENTIMEN TERHADAP VAKSIN COVID-19 BERDASARKAN OPINI MASYARAKAT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES

Fitriana, Frizka (2022) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP VAKSIN COVID-19 BERDASARKAN OPINI MASYARAKAT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES. S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 20.52.1304 Frizka Fitriana.pdf Download (5MB)

Abstract

Wabah penyakit baru yang disebabkan oleh virus corona (2019-nCoV) atau COVID-19 resmi dinyatakan sebagai pandemi global oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) pada 11 Maret 2020. Padahal pusat penyebaran virus di akhir tahun 2019 berada di kota wuhan, cina, kini virus tersebut telah menyebar ke seluruh masyarakat dunia dengan total lebih dari 41,5 juta kasus dan jumlah kematian lebih dari 1,1 juta per 23 oktober 2020. Kondisi tersebut berdampak langsung berdampak pada jutaan dan bahkan semuanya. komunitas dunia. Mengingat penyebaran COVID-19 yang begitu cepat, salah satu cara yang sangat mungkin dilakukan untuk mencegah penyebaran virus ini adalah dengan mengembangkan vaksin. Keberadaan vaksinasi bagi masyarakat Indonesia dinilai kontroversial sehingga mengundang banyak kalangan untuk memberikan pendapat, aspirasi dan kritiknya, namun keterbatasan waktu dan tempat menghalangi aspirasi masyarakat untuk tersampaikan. Salah satu media yang banyak digunakan oleh masyarakat untuk memberikan pendapat tentang suatu hal adalah media sosial twitter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis respon masyarakat terhadap vaksinasi menjadi respon positif dan negatif. Selanjutnya opini publik juga akan dikelompokkan menggunakan metode yang dapat digunakan untuk mewujudkannya yaitu dengan menggunakan analisis sentimen dalam penelitian ini menggunakan Support Vector Machine Algorithm (SVM) dan Naive Bayes

Actions (login required)

View Item