Raharjo, Rizki Anom (2022) PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE PADA KASUS ANALISIS SENTIMEN TERHADAP DATA VAKSIN COVID-19 DI TWITTER. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
1929101020-COVER.pdf Download (978kB) |
|
Text (ABSTRAK)
1929101020-ABSTRAK.pdf Download (225kB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1929101020-BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (381kB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1929101020-BAB II KAJIAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
1929101020-BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (434kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1929101020-BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
1929101020-BAB V PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (202kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1929101020-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (486kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
1929101020-LAMPIRAN.pdf Download (810kB) |
Abstract
Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) secara resmi menyebut virus Covid-19 sebagai pandemi global, oleh karena itu semua negara di dunia berusaha meminimalkan dampak yang ditimbulkan oleh virus tersebut, yaitu dengan mengembangkan vaksin. Dalam konteks pandemi Covid-19, pemerintah Indonesia juga meminta dan mendorong masyarakat untuk turut serta mendukung vaksinasi, namun upaya tersebut sebenarnya memiliki kelebihan dan kekurangan, sehingga banyak masyarakat yang mengutarakan pendapatnya di jejaring sosial salah satunya Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil penerapan analisis sentimen dan mengukur performansi algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) terhadap data vaksin Covid-19 dengan cara mengklasifikasikan data tersebut ke dalam kelas positif dan negatif. Data tweet yang didapat kemudian dilakukan text preprocessing untuk mengoptimalkan pengolahan data. Terdapat 4 tahapan text preprocessing antara lain Case Folding, Tokenizing, Filtering, dan Stemming. Penelitian ini mengkaji kinerja Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM) dengan menambahkan teknik TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) yang bertujuan untuk memberikan bobot pada hubungan kata (term) sebuah dokumen. Kemudian melakukan splitting data yaitu membagi data training 80% dan data testing 20% dengan harapan mendapatkan model dengan performansi terbaik dan yang terakhir melakukan visualisasi data tweet dengan menggunakan Word Cloud agar bisa menarik sebuah kesimpulan. Hasil klasifikasi data tweet vaksin Covid-19 menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier mendapatkan nilai accuracy sebesar 81%, precision sebesar 80%, recall sebesar 99%, dan f1-score sebesar 89%, Sedangkan untuk algoritma Support Vector Machine mendapatkan nilai accuracy sebesar 87%, precision sebesar 88%, recall sebesar 96%, dan f1-score sebesar 92%.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Perbandingan Metode Klasifikasi, Analisis Sentimen, Vaksin Covid-19, Twitter, Naïve Bayes Classifier, Support Vector Machine |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2) |
| Depositing User: | RIZKI ANOM RAHARJO |
| Date Deposited: | 16 Oct 2022 20:25 |
| Last Modified: | 16 Oct 2022 20:25 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/13141 |
Actions (login required)
 |
View Item |