APLIKASI ANALISIS SENTIMEN VAKSIN COVID-19 SINOPHARM PADA TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS WEBSITE

Islami, Ariningtyas Hetsbi (2022) APLIKASI ANALISIS SENTIMEN VAKSIN COVID-19 SINOPHARM PADA TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS WEBSITE. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (TI 0409.22 ARI a) ARIN - LAPORAN TA HKI.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Wabah virus corona yang biasa disebut dengan Covid-19 ditetapkan secara resmi sebagai pandemi global oleh World Health Organization (WHO). Untuk meminimalisir dampak yang disebabkan oleh virus salah satu langkah yang tepat adalah dengan mengembangkan vaksin dengan berbagai jenis vaksin di antaranya adalah sinopharm. Vaksin Sinopharm adalah vaksin yang diisi dengan Virus Corona yang telah dimatikan atau istilahnya inactivated virus. Adanya vaksin sinopharm menimbulkan pro dan kontra masyarakat. Keterbatasan tempat membuat masyarakat sulit dalam menyampaikan opininya sehingga masyarakat memilih sosial media, salah satunya twitter sebagai tempat untuk menyalurkan opini. Penelitian ini dibuat untuk menyimpulkan opini pengguna twitter dengan menggunakan teknologi komputer berupa analisis sentimen pengguna twitter terhadap vaksin sinopharm menggunakan algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine (SVM). Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa algoritma SVM memiliki performa lebih baik. Didapatkan nilai accuracy sebesar 72%. Kata Kunci : Analisis Sentimen, Covid-19, Vaksin Sinopharm, Naïve Bayes, Support Vector Machine, Twitter.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology > T Technical Information
Divisions:	Teknik > Diploma IV Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with email perpustakaan@poltektegal.ac.id
Date Deposited:	10 Jan 2023 04:49
Last Modified:	10 Jan 2023 04:49
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/1407

Actions (login required)

View Item