IRAWAN, FANY ALIFIAN (2022) PENERAPAN ALGORITMA CNN 1D UNTUK MENGETAHUI SENTIMEN MASYARAKAT MENGENAI KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENANGANI PANDEMI COVID-19. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 Cover.pdf Download (982kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
02 Abstrak.pdf Download (23kB) | Preview |
|
![[img]](https://repository.mercubuana.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB I)
03 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (95kB) |
|
|
Text (BAB II)
04 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (133kB) |
|
|
Text (BAB III)
05 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (122kB) |
|
|
Text (BAB IV)
06 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (249kB) |
|
|
Text (BAB V)
07 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (210kB) |
|
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (179kB) |
|
|
Text (LAMPIRAN)
09 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (196kB) |
Abstract
Jejaring sosial Twitter merupakan wadah bagi netizen (citizen of the net) dari seluruh dunia tak terkecuali Indonesia untuk bertukar pendapat, keluh kesah, ataupun argumen, beragam topik diangkat oleh netizen (citizen of the net) terutama permasalahan yang sedang hangat diperbincangkan atau menjadi perdebatan di khalayak umum. Salah satu topik yang hangat dibicarakan yaitu mengenai Vaksin Covid-19 yang merupakan salah satu kebijakan atau bentuk ikhtiar pemerintah Indonesia dalam upaya menanggulangi pandemic Covid-19. Seperti kebijakan-kebijakan lainnya yang tak luput menimbulkan pro-kontra dalam praktiknya kebijakan vaksin ini juga menjadi perbincangan pada jejaring sosial Twitter. Atas dasar itu untuk mendapatkan informasi yang terdapat pada komentar netizen di jejaring sosial Twitter, maka diperlukan analisis sentimen dalam upaya mengetahui respon masyarakat Indonesia yang sebagian terwakili pada komentar netizen (citizen of the net). Analisis dilakukan untuk mengetahui respon masyarakat terhadap vaksin sehingga dapat menjadi bahan pertimbangan pihak terkait dalam mengevaluasi kebijakan sehingga menjadi lebih baik. Analisa sentimen dilakukan dengan mengambil data komentar Twitter seputar vaksin yang dibuat menjadi dataset dengan dua polaritas sentimen positif dan negative, lalu kemudian dibagi menjadi data latih dan data uji. Dataset digunakan untuk menganalisa sentimen serta digunakan pada tahap pengujian tingkat akurasi algoritma. Berdasarkan hasil pengujian, algoritma Convolutional Neural Network memperoleh rata-rata nilai akurasi sebesar 98.66%, dengan algoritma pembanding yaitu Naïve Bayes yang memperoleh rata rata nilai akurasi sebesar 94.66%. Kata kunci: CNN, Naïve Bayes, Sentimen Analisis
| Item Type: | Thesis (S1) |
|---|---|
| Call Number CD: | FIK/INFO. 22 063 |
| NIM/NIDN Creators: | 41518110049 |
| Uncontrolled Keywords: | CNN, Naïve Bayes, Sentimen Analisis |
| Subjects: | 500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika 500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika > 518 Numerical Analysis/Analisis Numerik, Analisa Numerik 500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika > 518 Numerical Analysis/Analisis Numerik, Analisa Numerik > 518.1 Algorithms/Algoritma |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
| Depositing User: | ELMO ALHAFIIDH PUTRATAMA |
| Date Deposited: | 19 Sep 2022 05:26 |
| Last Modified: | 21 Sep 2022 01:48 |
| URI: | http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/69283 |
Actions (login required)
 |
View Item |
