ANALISIS SENTIMEN VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN PERBAIKAN KATA LEVENSHTEIN DISTANCE

Reza Prasastio, Fahmi (2021) ANALISIS SENTIMEN VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN PERBAIKAN KATA LEVENSHTEIN DISTANCE. Diploma thesis, UPN "VETERAN" YOGYAKARTA.

	Text SKRIPSI FULL_123170068_FAHMI REZA P.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB)
Preview	Text ABSTRAK_123170068_FAHMI REZA P.pdf Download (5MB) | Preview
Preview	Text COVER_123170068_FAHMI REZA P.pdf Download (5MB) | Preview
Preview	Text DAFTAR ISI_123170068_FAHMI REZA P.pdf Download (69kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA_123170068_FAHMI REZA P.pdf Download (5MB) | Preview
Preview	Text Halaman Pengesahan Pembimbing.pdf Download (142kB) | Preview
Preview	Text Halaman Pengesahan Penguji.pdf Download (145kB) | Preview

Abstract

ABSTRAK
Program vaksinasi Covid-19 menimbulkan pro dan kontra dari masyarakat mengenai
keamanan dari vaksin itu sendiri. Dengan banyaknya komentar masyarakat Indonesia mengenai
vaksin Covid-19 tersebut maka dapat diperoleh sumber data yang dapat dimanfaatkan untuk
melakukan penelitian yang bermanfaat, salah satunya untuk melakukan klasifikasi persepsi
masyarakat (analisis sentimen) terhadap vaksin Covid-19. Berbagai macam algoritma telah
digunakan untuk menyelesaikan permasalahan analisis sentimen yang tentunya memiliki
kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Namun hal yang masih sering terjadi yaitu dalam
menangani permasalahan analisis sentimen sangat erat sekali terjadi kesalahan penulisan pada
data komentar yang ada, sehingga sistem salah mengidentifikasi komentar yang mengakibatkan
ketidak akuratan dalam melakukan klasifikasi.
Hal ini perlu diatasi dengan cara menambahkan metode yang digunakan saat proses
preprocessing yaitu dengan melakukan perbaikan kata. Pada penelitian ini menggunakan
algoritma Levenshtein Distance untuk melakukan perbaikan kata sehingga dapat mengatasi
kesalahan-kesalahan penulisan kata yang terdapat pada dataset komentar masyarakat tentang
vaksin Covid-19 yang berasal dari akun Instagram Kemenkes RI yang berjumlah 2394 data.
Data yang sudah dilakukan preprocessing dan perbaikan kata kemudian dilakukan klasifikasi
menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui hasil sentimennya.
Dalam penelitian ini, pengujian dilakukan menggunakan confusion matrix dengan dua
skenario yaitu data yang dilakukan preprocessing perbaikan kata dan data yang tidak dilakukan
preprocessing perbaikan kata. Data uji yang digunakan terbagi menjadi dua yaitu data uji lama
yang berjumlah 479 data dan data uji baru yang belum pernah dilakukan training sebelumnya
berjumlah 100 data. Akurasi pengujian menggunakan data uji lama yang berjumlah 479 data
meningkat dari 61% menjadi 71% dan pengujian dengan data uji baru yang berjumlah 100 data
akurasi meningkat dari 59% menjadi 66%. Namun untuk klasifikasi data testing baru
memperoleh akurasi yang cukup rendah walaupun data yang dites hanya berjumlah 100 data,
hal ini disebabkan oleh sistem yang kurang mampu dalam melakukan klasifikasi data baru yang
belum pernah dilakukan training sebelumnya.
Kata kunci : analisis sentimen, vaksin, Naïve Bayes, perbaikan kata, Levenshtein
Distance

Item Type:	Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords:	analisis sentimen, vaksin, Naïve Bayes, perbaikan kata, Levenshtein Distance
Subjek:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	x. Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Eny Suparny
Date Deposited:	04 Mar 2022 06:59
Last Modified:	04 Mar 2022 08:01
URI:	http://eprints.upnyk.ac.id/id/eprint/28607

Actions (login required)

View Item