Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Analisis Sentimen Terhadap Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier Angga Aditya Permana; Muhammad Wisnu Prayuda; Rohmat Taufiq; Dinar Ajeng Kristiyanti
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.12346

Abstract

Pada tahun 2020 bahkan hingga sekarang masyarakat ramai berbincang tentang sebuah virus yang bernama Corona Virus atau COVID-19 yang akan di cegah dengan sebuah vaksinasi, sehingga dari kasus tersebut bermunculan opini yang pro dan kontra tentang vaksin ini. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model untuk dapat melihat opini masyarakat yang mengandung sentimen positif, netral, dan negatif. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Naïve Bayes Classifier, tahapan penelitian dilakukan dengan cara pengumpulan data tweet atau crawling data, preprosesing, lalu klasifikasi. Penelitian ini menggunakan aplikasi Jupyter Notebook dengan Bahasa python, hasil dari penelitian ini memiliki tingkat akurasi sebesar 58%, masih diperlukan riset tambahan untuk meningkatkan akurasi dari model yang dihasilkan.
Penerapan Metode Lexicon Based untuk Menganalisis Sentimen Terhadap Mudik Lebaran Angga Aditya Permana; Muhammad Wisnu Prayuda
Jurnal Minfo Polgan Vol. 11 No. 2 (2022): Article Research
Publisher : Politeknik Ganesha Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33395/jmp.v11i2.12348

Abstract

Twitter adalah salah media sosial dengan pengguna terbanyak dari seluruh dunia dan di media sosial tersebut semua orang dapat mengungkapkan pendapat mereka. Pada tahun 2022, merupakan tahun yang dimana kasus penyakit yang sedang melanda seluruh bagian negara tidak terkecuali di Indonesia yaitu Covid19 menurun dan hanya sedikit yang masih terjangkit penyakit tersebut. Dan di tahun tersebut merupakan pertama kalinya pemerintah Indonesia mengizinkan warganya untuk melakukan perjalanan jarak jauh dan kembali ke kampung halamannya masing-masing atau yang biasa disebut mudik. Penelitian ini diharapkan dapat bermanfaat membantu riset atas opini masyarakat yang mengandung sentimen positif, netral, dan negatif. Tahapan penelitian dilakukan dengan cara pengumpulan data tweet atau crawling data, preprosesing, lalu klasifikasi. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan metode Lexicon Based dengan tingkat akurasi sebesar 85% dan menggunakan tools atau aplikasi Python Notebook Jupyter.