APLIKASI ANALISIS SENTIMEN UNTUK MENGETAHUI OPINI MASYARAKAT MENGENAI VAKSIN COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE BERBASIS WEBSITE

Jati, Wisnu Kusumo (2022) APLIKASI ANALISIS SENTIMEN UNTUK MENGETAHUI OPINI MASYARAKAT MENGENAI VAKSIN COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE BERBASIS WEBSITE. Diploma thesis, Politeknik Harapan Bersama.

Text (TI 0428.22 WIS a) Laporan TA.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Covid-19 merupakan penyakit baru yang dilaporkan di Wuhan China pada Desember 2019. Berdasarkan dari www.covid19.go.id, di Indonesia pada tanggal 22 November 2021, angka positif Covid-19 terus melonjak menjadi 4.253.598 jiwa, sedangkan untuk angka sembuh terkonfirmasi 4.101.889 jiwa dan dinyatakan meninggal sejumlah 143.744 jiwa. Dengan cepatnya penyebaran Covid-19 dan bahaya yang ditimbulkannya, pemerintahan Indonesia melakukan pencegahan dengan vaksin yang informasinya sudah tersebar diberbagai media sosial, salah satunya adalah twitter. Twitter banyak digunakan dibandingkan media sosial lain karena ketersediaan data, akses pengguna yang mudah, dan konten yang beragam. Analisa sentimen merupakan bagian dari teks mining untuk pengelompokan polaritas teks dalam mengetahui polaritas suatu opini yang diberikan bersifat positif atau negatif menggunakan algoritma tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi berbasis website dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree untuk mengetahui opini masyarakat mengenai vaksin Covid-19 di Indonesia dengan klasifikasi sentimen positif dan negatif.

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:	13 Jan 2023 09:06
Last Modified:	13 Jan 2023 09:06
URI:	http://eprints.poltektegal.ac.id/id/eprint/1434

Actions (login required)

View Item