TA : Analisis Sentimen Publik Terhadap Pelayanan Tes Swab-PCR Covid-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Mukminin, Amirul (2021) TA : Analisis Sentimen Publik Terhadap Pelayanan Tes Swab-PCR Covid-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine. Undergraduate thesis, Universitas Dinamika.

[img]
Preview
Text
17410100189-2021-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf - Accepted Version

Download (3MB) | Preview
[img] Text
17410100189-2021-LAMPIRAN.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (999kB)

Abstract

Adanya layanan swab-PCR juga harus mempertimbangkan berbagai masukan, salah satunya dengan melihat tanggapan publik terhadap pelayanan swab-PCR. Berbagai tanggapan terkait pelayanan swab-PCR disampaikan masyarakat melalui media sosial Twitter. Melalui pemaparan tersebut, penelitian ini menggunakan data tweet berisi tanggapan publik, sehingga menghasilkan klasifikasi dan prediksi yang dapat digunakan sebagai tolak ukur penilaian pelayanan swab-PCR. Adanya hal tersebut, penelitian ini akan melakukan analisis sentimen dengan mengklasifikasikan kata data tweet menjadi kata positif dan negatif. Pendekatan yang digunakan ialah algoritma Support Vector Machine (SVM). Dengan melalui proses penambangan data dengan RapidMiner, dilanjutkan pelabelan data hasil penambangan, dilanjutkan text-preprocessing, kemudian data dibagi menjadi data training (80%) dan testing (20%), dilanjutkan pembobotan tf-idf di setiap kata pada data berupa nilai numerik, dilanjutkan proses klasifikasi dengan SVM, evaluasi dengan confusion matrix dan validasi dengan cross validation, serta visualisasi dengan wordcloud dan pie chart. Sehingga dihasilkan confusion matrix untuk validasi dengan perolehan score rata-rata 0.66 yang di uji dengan accuracy 76%, precision 75%, dan recall 81%. Berdasarkan wordcloud didapatkan empat kata positif ialah gratis, sehat, mandiri, dan positif, serta empat kata negatif ialah kecewa, mahal, tolak, dan antri. Melalui visualisasi pie chart menunjukan bahwa sebesar 45,6% dari total 103 merupakan tanggapan negatif, sedangkan 54,4% merupakan tanggapan positif.


Export Record



Statistic

IRStats Detail StatisticView more statistics

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: Amirul Mukminin (17410100189)
Uncontrolled Keywords: analisis sentimen, pelayanan SWAB-PCR, Support Vector Machine, SVM
Dewey Decimal Classification: 000 - Computer science, information & general works > 000 Computer science, knowledge & systems > 004 Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Sistem Informasi
Depositing User: Amirul Mukminin
Date Deposited: 19 Aug 2021 19:36
Last Modified: 19 Aug 2021 19:37
THESIS ADVISORS: 1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
URI: http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5874

Actions (login required)

View Item View Item