ANALISIS SENTIMEN PADA DOKUMEN TWITTER MENGENAI DAMPAK VIRUS CORONA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

Ni Made Ayu Juli, Astari (2021) ANALISIS SENTIMEN PADA DOKUMEN TWITTER MENGENAI DAMPAK VIRUS CORONA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.

[img] Text (COVER)
1929101076-COVER.pdf
Download (283kB)
[img] Text (ABSTRAK)
1929101076-ABSTRAK.pdf
Download (33kB)
[img] Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1929101076-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf
Download (42kB)
[img] Text (KAJIAN TEORI)
1929101076-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (372kB) | Request a copy
[img] Text (METODELOGI PENELITIAN)
1929101076-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (435kB) | Request a copy
[img] Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1929101076-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (304kB) | Request a copy
[img] Text (PENUTUP)
1929101076-BAB 5 PENUTUP.pdf
Restricted to Repository staff only
Download (27kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUASTAKA)
1929101076-DAFTAR PUSTAKA.pdf
Download (150kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
1929101076-LAMPIRAN.pdf
Download (1MB)

Abstract

Abstrak Ayu Juli Astari, Ni Made (2020), Analisis Sentimen Dokumen Twitter Mengenai Dampak Virus Corona Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Tesis, Ilmu Komputer, Program Pascasarjana, Universitas Pendidikan Ganesha. Tesis ini sudah disetujui dan diperiksa oleh Pembimbing I : Dr. Dewa Gede Hendra Divayana, S.Kom., M.Kom. dan Pembimbing II: Dr. Gede Indrawan, S.T., M.T. Kata-kata kunci: analisis sentimen, dampak corona, klasifikasi, naive bayes, twitter. Awal tahun 2020 Indonesia mengalami wabah oleh virus Corona dan banyak warga Indonesia yang terkena dampak penularan virus ini. Pemerintah mengeluarkan kebijakan pembatasan aktivitas keluar rumah dengan tujuan mengurangi jumlah penderita di Indonesia. Tidak sedikit opini yang muncul pada sosial media dengan diberlakukannya kebijakan tersebut. Diperlukan analisis sentimen untuk mengetahui kecenderungan sentimen opini yang muncul pada sosial media. Tujuan dari penelitian ini adalah memperoleh analisis dokumen teks untuk mendapatkan sentimen positif atau negatif dari opini. Data yang digunakan merupakan dokumen tweet dari Twitter mengenai dampak virus Corona yang kemudian diberi label sentimen positif atau negatif. Jumlah data yang digunakan sebanyak 796 dokumen tweet. Dokumen dengan sentimen positif sebanyak 290 dokumen dan dokumen dengan sentimen negatif sebanyak 506 dokumen. Data yang terkumpul dibagi untuk digunakan sebagai data latih dan data testing untuk proses klasifikasi. Tahapan yang dilakukan yaitu pengumpulan data, preprocessing, klasifikasi, dan evaluasi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Metode Naive Bayes Classifier untuk mengklasifikasi dokumen tweet dengan pertimbangan tingginya accuracy hasil klasifikasi pada penelitian sebelumnya. Hasil klasifikasi berupa sentimen positif dan negatif dari opini. Hasil klasifikasi dievaluasi menggunakan accuracy dan error rate dengan tujuan mengetahui keakuratan dokumen setelah diklasifikasi menjadi sentimen positif atau negatif. Hasil pengujian tertinggi yaitu accuracy sebesar 67% dan error rate sebesar 33%. Pengujian juga dilakukan menggunakan jumlah dataset imbang antara dokumen positif dengan negatif. Namun hasil yang diperoleh tidak jauh berbeda yaitu accuracy tertinggi sebesar 63%. Meskipun terjadi peningkatan True Positive pada dataset imbang, namun juga terjadi penurunan True Negative.

Item Type: Thesis (Masters)
Uncontrolled Keywords: analisis sentimen, dampak corona, klasifikasi, naive bayes, twitter.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions: Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Ni Made Ayu Juli Astari
Date Deposited: 30 Jul 2021 05:18
Last Modified: 30 Jul 2021 05:18
URI: http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/8203

Actions (login required)

View Item View Item