ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN KARANTINA MANDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Damayanti, Adinda Wahyu (2022) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN KARANTINA MANDIRI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (579kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (225kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (732kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (973kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (175kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (43kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (87kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code-18.12.0768-Adinda Wahyu Damayanti - Adinda Wahyu Damayanti.zip Restricted to Repository staff only Download (6MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi-18.12.0768-Adinda Wahyu Damayanti - Adinda Wahyu Damayanti.pdf Restricted to Repository staff only Download (316kB)

Abstract

Twitter menjadi salah satu situs microblogging yang memungkinkan penggunanya untuk menulis tentang berbagai topik dan membahas isu-isu yang terjadi pada saat ini. Hal tersebut dapat digunakan sebagai sumber data untuk menilai sentimen pada twitter. Penanganan COVID-19 menjadi salah satu permasalahan kompleks yang dihadapi oleh hampir seluruh negara di dunia. Menilik dari hal tersebut, dalam rangka menindaklanjuti perkembangan situasi penanganan COVID-19 dan pemulihan ekonomi nasional, diperlukan penyesuaian mekanisme pengendalian terhadap perjalanan internasional maka pemerintah membentuk kebijakan karantina mandiri. Program kebijakan karantina mandiri tidak lepas dari dukungan maupun penolakan dari masyarakat, berbagai pernyataan maupun opini baik dukungan maupun penolakan diekspresikan masyarakat melalui berbagai media, baik media cetak maupun media sosial seperti twitter. Dalam rangka menganalisis sentimen pada kebijakan karantina mandiri dengan berdasarkan opini publik pada twitter, maka penulis menerapkan proses text mining menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier untuk mengklasifikasi sentimen secara otomatis dan data tersebut diklasifikasi secara manual menjadi sentimen positif dan negative. Penelitian ini menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes yang kemudian dibandingkan dengan algoritma KNeighbors Classifier (KNN) dan memberikan hasil algoritma Multinomial Naïve Bayes lebih baik dalam pengujian sistem mengggunakan Confusion Matrix dengan memberikan hasil Accuracy (Akurasi) sebesar 90%, Precision 82%, Recall 90%, dan F1 Score 86%.

Actions (login required)

View Item