Darusman, Farhan Setiyo (2022) ANALISIS SENTIMEN TWEET MENGENAI PEDULILINDUNGI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Undergraduate thesis, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.
This is the latest version of this item.
|
Text
COVER.pdf Download (6MB) | Preview |
|
Text
BAB 1.pdf Download (360kB) |
||
Text
BAB 2.pdf Restricted to Registered users only until 2024. Download (379kB) |
||
Text
BAB 3.pdf Restricted to Registered users only until 2024. Download (771kB) |
||
Text
BAB 4.pdf Restricted to Registered users only until 2024. Download (1MB) |
||
Text
BAB 5.pdf Download (204kB) |
||
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (326kB) |
||
Text
LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 2024. Download (198kB) |
Abstract
Pada 23 Agustus 2021, pemerintah mulai memperbolehkan kegiatan di luar rumah dengan syarat penggunaan aplikasi PeduliLindungi. Aplikasi PeduliLindungi memiliki banyak manfaat namun banyak kontroversi timbul di masyarakat. Beragam opini dalam bentuk tweet diutarakan masyarakat, baik itu opini positif dan negatif. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi terhadap tweet tersebut ke dalam dua jenis sentimen yaitu positif dan negatif menggunakan metode SVM dan pemilihan fitur dua tahap. Model tersebut memperoleh nilai akurasi sebesar 64,08% dengan 841 fitur dan waktu pemrosesan selama 0,033 detik dengan penggunaan CPU 9,6%. Kurangnya fitur unik pada dataset menyebabkan akurasi yang didapat hanya sebesar 61% hingga 64%. Hal yang membuat Pedulilindungi mendapat sentimen negatif yaitu pengguna Pedulilindungi menganggap Pedulindungi tidak aman, lambat, peladennya sering bermasalah sehingga susah diakses, susah digunakan, serta kode OTP yang tidak kunjung masuk. Masyarakat juga mengeluhkan bagaimana dengan orang berusia lanjut yang tidak mempunyai gawai pintar untuk menjalankan pedulilindungi. Dengan analisis ini, dapat dibuat hasil evaluasi untuk pengembangan aplikasi dan regulasi Pedulilindungi. Model yang dibuat diimplementasikan pada aplikasi berbasis web yang memiliki fitur klasifikasi tweet dan menampilkan visualisasi hasil klasifikasi.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Contributors: |
|
||||||||||||
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science | ||||||||||||
Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems | ||||||||||||
Depositing User: | mr Farhan Setiyo Darusman | ||||||||||||
Date Deposited: | 13 Apr 2022 06:10 | ||||||||||||
Last Modified: | 13 Apr 2022 07:42 | ||||||||||||
URI: | http://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/5765 |
Available Versions of this Item
- ANALISIS SENTIMEN TWEET MENGENAI PEDULILINDUNGI MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. (deposited 13 Apr 2022 06:10) [Currently Displayed]
Actions (login required)
View Item |