Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)

Analisis Sentimen Masyarakat Pada Twiter Terhadap Isu Covid-19 Menggunakan Metode Lexicon Based Yanda Noor Yudha; Doni Winarso; syahril
JURNAL FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 11 No 2 (2021): Jurnal Fasilkom
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (988.98 KB) | DOI: 10.37859/jf.v11i2.2772

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang memungkinkan penggunanya untuk menulis tentang berbagai topik dan membahas isu-isu yang sedang terjadi. Salah satu isu yang sedang menjadi trending topic saat ini adalah Covid-19. Banyak kalangan di masyarakat tersebar isu bahwa Covid-19 ini merupakan konspirasi dan tidak sedikit juga yang mempercayai bahwa Covid-19 ini nyata. Oleh karena itu perlu suatu analisis sentimen untuk mengetahui apakah Covid-19 ini nyata atau konspirasi berdasarkan opini masyarakat di Twitter, metode yang digunakan adalah Lexicon Based untuk mengelompokkan opini masyarakat ke dalam kategori sentimen positif, negatif atau netral. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa masyarakat pada twitter yang percaya bahwa Covid-19 adalah nyata masih cukup tinggi dibandingkan dengan masyarakat yang mempercayai isu konspirasi Covid-19. Hal tersebut dapat dilihat dari persentase sentimen kategori positif sebesar 58.08%, opini sentimen kategori negatif sebesar 37.61%, dan opini sentimen kategori netral sebesar 4.31%.