ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TERHADAP PEMERINTAH INDONESIA DALAM PENANGANAN PANDEMI COVID-19 PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC)

Rahmi, Rodi Yatur (2022) ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TERHADAP PEMERINTAH INDONESIA DALAM PENANGANAN PANDEMI COVID-19 PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC). S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (833kB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (273kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (806kB)
	Text (BAB III) BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (674kB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (568kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (37kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (122kB)
	Other (SOURCE CODE) Source Code 17.11.1722 Rodi Yatur Rahmi.rar Restricted to Repository staff only Download (73MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi 17.11.1722 Rodi Yatur Rahmi.pdf Restricted to Repository staff only Download (823kB)

Abstract

Twitter merupakan Salah satu media sosial yang digunakan masyarakat dalam menuangkan pendapatnya. Dalam beberapa tahun terakhir, media social khususnya twitter, memberikan banyak pengaruh dalam menghasilkan sumber informasi. Salah satu informasi yang dapat dianalisa diantaranya adalah bagaimana opini yang terdapat di masyarakat tentang kebijakan pemerintah terkait penanganan Pandemi Covid-19. Hal ini menjadi sangat penting karena dapat menjadi bahan pertimbangan untuk pemerintah dalam mengambil keputusan penerapan kebijakan. Analisis yang dilakukan ini disebut analisis sentiment. Analisis sentimen merupakan proses memahami, mengekstrak dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Dalam analisis ini menggunakan algoritma Support Vector Machine dan algoritma Naïve Bayes Classifier. Algoritma SVM (Support Vector Machine) merupakan algoritma klasifikasi pembelajaran yang dapat mengenali pola dan menganalisis data. Dalam teks mining, Algoritma ini dapat digunakan untuk klasifikasi teks. Tidak hanya itu, algoritma ini juga dapat melakukan prediksi dan penilaian tentang sebuah system. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem analisis sentiment pada Twitter yang berupa sentiment positif dan sentiment negative. Metode yang digunakan adalah Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier. Dataset yang digunakan berupa tweet dari Twitter, dan hasil keluaran sistem ini berupa klasifikasi sentiment positif dan negative. Analisis sentiment menggunakan metode Support Vector Machine dan Naïve Bayes Classifier dapat dilakukan dengan tingkat akurasi sebesar 70% dan 80%.

Actions (login required)

View Item