SUHARTANTO, SUHARTANTO (2022) ANALISIS SENTIMEN TWITTER TENTANG VAKSINASI COVID 19 MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM), DAN RANDOM FOREST. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
Text (JURNAL MAHASISWA)
KOMPRE 41518010120 SUHARTANTO.pdf Restricted to Registered users only Download (690kB) |
Abstract
COVID-19 ialah penyakit yang disebabkan oleh virus jenis baru yaitu Sars-Cov-2. Masyarakat cenderung lebih memilih untuk mengkonsumsi berita yang terdapat di media sosial untuk pertama kalinya, dibandingkan dengan sumber berita lain. Salah satu platform tersebut ialah twitter, tweet mengenai vaksin COVID-19 menimbulkan berbagai macam opini positif dan negatif di masyarakat. Berdasarkan latarbelakang permasalahan tersebut, penulis bermaksud untuk melakukan penelitian analisis sentimen mengenai vaksinasi covid-19 dengan menggunakan metode studi literatur jurnal terkait. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui analisis sentimen vaksinasi covid yang dilakukan menggunakan algoritam SVM, Naïve Bayes dan Random Forest. Dari penelitian tersebut, dapat disimpulkan bahwa algoritma yang terbaik tergantung dengan perilaku yang dilakukan terhadap dataset dan beberapa penambahan metode seleksi fitur. Namun algoritma terbaik dan akurasi tinggi sering kali diperoleh oleh algoritma Support Vector Machine. Kata kunci: Analisa Sentimen, Vaksinasi, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Random Forest
Actions (login required)
View Item |