MUHAMMAD, FADHL (2022) ANALISA SENTIMEN MENGENAI PENDIDIKAN TATAP MUKA PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
|
Text (HAL COVER)
01 Cover.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
02 Abstrak.pdf Download (102kB) | Preview |
|
Text (BAB I)
03 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (269kB) |
||
Text (BAB II)
04 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (213kB) |
||
Text (BAB III)
05 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (153kB) |
||
Text (BAB IV)
06 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (183kB) |
||
Text (BAB V)
07 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (177kB) |
||
Text (BAB VI)
08 Bab 6.pdf Restricted to Registered users only Download (127kB) |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
09 Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (166kB) |
||
Text (LAMPIRAN)
10 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (307kB) |
Abstract
Di penghujung tahun 2019, ditemukan virus baru dari Wuhan, China, yaitu virus Corona (COVID-19). Virus ini telah berdampak pada semua sektor kehidupan, termasuk sektor pendidikan. WHO atau Organisasi Kesehatan Dunia menjelaskan terjadi penurunan jumlah penyebaran COVID-19 dari 3 Januari 2020 menjadi 18:37 CEST, 21 Juni 2022, ada 6.070.933 kasus terkonfirmasi COVID-19 dengan 156.700 kematian, hingga 14 Juni 2022, total 417.522.347 dosis vaksin telah diberikan. Sehingga Indonesia menetapkan Nomor 03 /KB/2021, Nomor 384 Tahun 2021, Nomor HK.01.08 /MENKES/4242/2021, dan Nomor 440-717 Tahun 2021 tentang Pedoman Pelaksanaan Pembelajaran Pada Masa Pandemi Corona virus Disease 2019 (COVID-19), disampaikan bahwa pembelajaran di Perguruan Tinggi mulai semester ganjil 2021/2022 dilaksanakan pembelajaran tatap muka dengan tetap melaksanakan protokol kesehatan atau new normal. Pada platform Twitter, sering dijumpai berbagai macam tanggapan masyarakat yang mereka lontarkan mengenai Pendidikan Tatap Muka di Indonesia tersebut negatif maupun positif. Pada penelitian ini dilakukan analisa sentimen opini masyarakat di Twitter terhadap Pendidikan Tatap Muka menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine dengan menggunakan tools RapidMiner dan Python.Hasil eksperimen menunjukan bahwa algoritma Support Vector Machine lebih tinggi daripada algoritma Naïve Bayes dengan memberikan nilai akurasi paling tinggi pada percentage Split 90:10 yaitu 93% dengan nilai K=10 sebesar 90%. Kata kunci: Pendidikan, Sentimen, Naïve Bayes, Support VectorMachine
Actions (login required)
View Item |