ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LARANGAN MUDIK AKIBAT COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE

Rahmah Putri Artika, 3011710049 (2021) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LARANGAN MUDIK AKIBAT COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE. Undergraduate thesis, Universitas Internasional Semen Indonesia.

	Text (COVER) 0. COVER.pdf Download (240kB)
	Text (HALAMAN JUDUL) 1. HALAMAN JUDUL.pdf Download (178kB)
	Text (HALAMAN PENGESAHAN) 2. HALAMAN PENGESAHAN.pdf Restricted to Registered users only Download (293kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI) 3. HALAMAN PERSETUJUAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Repository staff only Download (378kB) | Request a copy
	Text (HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS) 4. HALAMAN PERNYATAAN ORISINALITAS.pdf Restricted to Repository staff only Download (274kB) | Request a copy
	Text (ABSTRAK) 5. ABSTRAK.pdf Download (255kB)
	Text (ABSTRACT) 6. ABSTRACT.pdf Download (255kB)
	Text (KATA PENGANTAR) 7. KATA PENGANTAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (255kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR ISI) 8. DAFTAR ISI.pdf Download (272kB)
	Text (DAFTAR GAMBAR) 9. DAFTAR GAMBAR.pdf Restricted to Repository staff only Download (253kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR TABEL) 10. DAFTAR TABEL.pdf Restricted to Repository staff only Download (254kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR GRAFIK) 11. DAFTAR GRAFIK.pdf Restricted to Repository staff only Download (251kB) | Request a copy
	Text (BAB 1 PENDAHULUAN) 12. BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (377kB)
	Text (BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA) 13. BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Repository staff only Download (491kB) | Request a copy
	Text (BAB 3 METODE PENELITIAN) 14. BAB 3 METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (882kB) | Request a copy
	Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN) 15. BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (672kB) | Request a copy
	Text (BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN) 16. BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (255kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 17. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (479kB)
	Text (LAMPIRAN) 18. LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (316kB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT) 19. SKRIPSI - RAHMAH PUTRI ARTIKA (3011710049).pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text (FULL TEXT DOC) 20. SKRIPSI - RAHMAH PUTRI ARTIKA (3011710049).docx Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy
	Text (JURNAL) 21. JURNAL - RAHMAH PUTRI ARTIKA (3011710049).docx Restricted to Repository staff only Download (74kB) | Request a copy

Abstract

Aturan larangan mudik yang dikeluarkan oleh pemerintah di tengah pandemi virus Covid-19 saat ini menjadi topik yang sering diperbincangkan oleh masyarakat, salah satunya di media sosial twitter. Twitter merupakan media sosial yang seringkali digunakan masyarakat untuk mengekspresikan pesan berupa pendapat atau opini masyarakat. Analisis sentimen digunakan untuk memproses komentar atau tweet pengguna dari Twitter. Penelitian ini menganalisa opini masyarakat terhadap kebijakan larangan mudik dengan menggunakan 3 opini yaitu opini positif, opini negatif dan opini netral. Penelitian ini menggunakan dua algoritma yaitu Decision Tree dan Naïve Bayes. Dalam pengujian algoritma juga menggunakan grid search untuk mencari parameter terbaik sehingga dapat meningkatkan performa algoritma Decision Tree. Dari proses pengujian Hasil akurasi pada algoritma Naïve Bayes sebesar 63.67%, pada algoritma Decision Tree sebesar 56.56%, pada algoritma Decision Tree dengan menggunakan grid search sebesar 99.67%. sehingga dapat disimpulkan bahwa algoritma Decision Tree dengan menggunakan grid search merupakan algoritma yang paling cocok dalam penelitian ini.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen, Larangan Mudik, Twitter, Naïve Bayes, Decision Tree
Contributors:	Contribution Name Email Thesis advisor Doni Setio Pambudi, S.Kom., M.Kom. doni.pambudi@uisi.ac.id
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Department of Informatics
Depositing User:	Rahmah Putri Artika
Date Deposited:	15 Sep 2021 19:36
Last Modified:	15 Sep 2021 19:36
URI:	https://repository.uisi.ac.id/id/eprint/1968

Actions (login required)

View Item