ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP VAKSIN COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAÏVE BAYES CLASSIFIER

Yanti, Irma (2022) ANALISIS SENTIMEN PADA PENGGUNA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP VAKSIN COVID-19 DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTINOMIAL NAÏVE BAYES CLASSIFIER. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (662kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (393kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (461kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (715kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (388kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (34kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (113kB)
	Other (SOURCE CODE) Source Code-18.12.0764-Irma Yanti - Irma Yanti.rar Restricted to Repository staff only Download (5MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi-18.12.0764-Irma Yanti - Irma Yanti.pdf Restricted to Repository staff only Download (588kB)

Abstract

Seiring dengan pesatnya penyebaran virus Covid-19 dan bahaya yang ditimbulkan. Pemerintah indonesia mengambil tindakan vaksin sebagai upaya pencegahannya agar dapat meminimalisir dampak yang disebabkan oleh virus Covid-19. Namun tanggapan dari masyarakat terhadap vaksinpun cukup beragam pada platform media sosial salah satunya adalah twitter. Tweet mengenai vaksin covid-19 menimbulkan berbagai macam opini positif dan negative di masyarakat. Ada yang mendukung dan ada juga yang yang tidak setuju. Informasi yang terdapat di media sosial sangat berpengaruh terhadap opini masyarakat Indonesia. Belum lagi ada masyarakat Indonesia yang masih percaya dengan paparan informasi hoaks terkait vaksin. Oleh karena itu, sangat penting untuk mendeteksi dan menyaring respon masyarakat agar tidak terjadi penyebaran informasi yang tidak benar. Dengan memanfaatkan data dari sosial media twitter, penelitin ini bertujuan untuk mengetahui respon masyarakat terhadap pemberlakuan vaksin covid-19 dengan cara mengklasifikasikan respon tersebut kedalam suatu dataset bentuk teks yang bersifat positif, negative ataupun netral dengan menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes Classifier. Pada penelitian yang telah dilakukan dengan menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes Clasifier dengan perbandingan dataset 90:10 menghasilkan nilai Akurasi sebesar 88%, nilai Presisi sebesar 100%, nilai Recall sebesar 89%.

Actions (login required)

View Item