ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENANGANI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES DENGAN LAPLACE ESTIMATOR

SULTON IBRAHIM, . (2023) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENANGANI COVID-19 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAIVE BAYES DENGAN LAPLACE ESTIMATOR. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

	Text COVER.pdf Download (2MB)
	Text BAB 1.pdf Download (186kB)
	Text BAB 2.pdf Restricted to Registered users only Download (829kB) | Request a copy
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (306kB) | Request a copy
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (641kB) | Request a copy
	Text BAB 5.pdf Restricted to Registered users only Download (45kB) | Request a copy
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (174kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Pemerintah Indonesia telah melakukan berbagai penanganan untuk mencegah semakin meluasnya penyebaran virus COVID-19 dengan mengeluarkan kebijakan-kebijakan. Tetapi kebijakan pemerintah dalam menangani COVID-19 ini menuai banyak pro dan kontra dari masyarakat di Indonesia. Masyarakat di Indonesia sering memberikan komentar terhadap kebijakan pemerintah dalam menangani masalah virus COVID-19 melalui media sosial, salah satunya adalah Twitter. Komentar masyarakat baik secara positif, netral maupun negatif terhadap kebijakan pemerintah dapat dianalisis dengan menggunakan analisis sentimen. Dalam analisis sentimen ini akan menggunakan dua metode yaitu Support Vector Machine dan Naive Bayes dengan Laplace Estimator. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan perbandingan tingkat akurasi dari hasil kedua metode tersebut. Dari hasil penelitian didapatkan hasil akurasi untuk Support Vector Machine 86% dan Naïve Bayes dengan Laplace Estimator 85% dengan menggunakan sampel sebanyak 2194 data. ***** The Indonesian government has taken various measures to prevent the further spread of the COVID-19 virus by issuing policies. But the government's policy in dealing with COVID-19 reaps many pros and cons from the people in Indonesia. People in Indonesia often comment on government policies in dealing with the COVID-19 virus problem through social media, one of which is Twitter. Community comments both positive, neutral and negative towards government policies can be analyzed using sentiment analysis. In this sentiment analysis, two methods will be used, namely Support Vector Machine and Naive Bayes with the Laplace Estimator. This study aims to obtain a comparison of the level of accuracy of the results of the two methods. From the results of the study, the accuracy for the Support Vector Machine was 86% and for Naïve Bayes with the Laplace Estimator 85% using a sample of 2194 data.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Additional Information:	1). Dr. Widodo, S.Kom., M.Kom. ; 2). Murien Nugraheni, S.T., M.Cs.
Subjects:	Teknologi dan Ilmu Terapan > Teknik Komputer
Divisions:	FT > S1 Pendidikan Teknik Informatika Komputer
Depositing User:	Users 16777 not found.
Date Deposited:	17 Feb 2023 01:02
Last Modified:	17 Feb 2023 01:02
URI:	http://repository.unj.ac.id/id/eprint/36857

Actions (login required)

View Item