dc.contributor.advisor | Dina Tri Utari, S.Si., M.Sc. | |
dc.contributor.author | VENTI DIAH INTIARI | |
dc.date.accessioned | 2022-02-22T08:10:07Z | |
dc.date.available | 2022-02-22T08:10:07Z | |
dc.date.issued | 2021-07-26 | |
dc.identifier.uri | https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/36240 | |
dc.description.abstract | Topik yang sedang ramai dibahas baru-baru ini salah satunya ialah vaksin
Covid-19. Vaksin mengandung virus yang sudah dilemahkan atau yang sudah
mati yang bertujuan untuk mendeteksi virus yang menyerang tubuh. Di tengahtengah
pandemi
Covid-19,
vaksin
merupakan
salah
satu
pencerahan
untuk
keluar
dari
kondisi
ini.
Namun,
banyaknya
ulasan
maupun
informasi
pada
media
sosial
salah
satunya twitter menjadikan sebagian masyarakat terbelah menjadi pro
vaksin dan kontra vaksin. Oleh karena itu dirancang analisis sentimen guna
membantu mengklasifikasi ulasan kedalam kategori positif atau negatif.
Diharapkan penelitian ini dapat memberikan gambaran apakah masyarakat lebih
cenderung beropini positif atau negatif terhadap vaksin Covid-19. Metode yang
diterapkan untuk klasifikasi sentimen adalah Naïve Bayes dengan seleksi fitur
Information Gain. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui pengaruh
dari pemilihan fitur terhadap akurasi klasifikasi. Hasil dari penelitian ini
didapatkan nilai akurasi untuk Naïve Bayes sebesar 64% dan nilai akurasi untuk
Naïve Bayes dengan seleksi fitur Information Gain sebesar 81% hal ini
membuktikan bahwa seleksi fitur menggunakan Information Gain dapat
meningkatkan akurasi pada metode Naïve Bayes Classifier. | en_US |
dc.publisher | Universitas Islam Indonesia | en_US |
dc.subject | Twitter | en_US |
dc.subject | Vaksin | en_US |
dc.subject | Naïve Bayes Classifier | en_US |
dc.subject | Information Gain | en_US |
dc.title | Analisis Sentimen Masyarakat Terkait Vaksin Covid-19 Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Information Gain (Studi Kasus : Vaksin Covid-19 Di Indonesia 2021) | en_US |
dc.Identifier.NIM | 17611084 | |