Record Details

Analisis Sentimen terhadap Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Level 3 berdasarkan Data Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Analisis Sentimen terhadap Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) Level 3 berdasarkan Data Twitter menggunakan Algoritma Naive Bayes
 
Added Entry - Uncontrolled Name Alifia, Annisa
Cholissodin, Imam
Adikara, Putra Pandu
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Perkembangan teknologi yang kian pesat membuat masyarakat dapat menyampaikan aspirasinya dengan mudah. Aspirasi tersebut dapat disalurkan melalui media sosial yang saat ini semakin populer di kalangan masyarakat. Salah satu media sosial yang kerap kali digunakan masyarakat Indonesia adalah Twitter. Pada bulan Februari tahun 2022 lalu, PPKM level 3 sempat menjadi trending topic di Twitter yang menandakan bahwa kenaikan level tersebut mengundang berbagai respons dari masyarakat. Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) adalah salah satu kebijakan yang pemerintah terapkan dalam menanggulangi kasus Covid di Indonesia. Pendapat masyarakat terkait isu ini akan menghasilkan berbagai sentimen yang dapat dianalisis. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen terhadap pendapat masyarakat terkait kenaikan PPKM ke level 3 dengan menggunakan metode Multinomial Naive Bayes. Proses yang dilakukan terdiri dari pre-processing data, pembobotan kata dengan raw term frequency, pelatihan dan pengujian model Naive Bayes dan terakhir akan dihitung hasil akurasinya menggunakan K-Fold Cross Validation sebanyak 5 fold. Penelitian ini menghasilkan hasil rata-rata akurasi sebesar 0,78 dengan penambahan stopword dan normalisasi data. Akurasi tersebut tidak menghasilkan perbedaan yang jauh apabila tanpa menggunakan stopword dan normalisasi data yaitu sebesar 0,79. Penambahan stopword dan normalisasi data masih kurang menghasilkan perbedaan yang signifikan.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/12210
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 7 No 1 (2023): Januari 2023
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2023 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com