SENTIMENT ANALYSIS PADA TWEET TENTANG PPKM DI INDONESIA

Maulana, Taufiqurrohman (2023) SENTIMENT ANALYSIS PADA TWEET TENTANG PPKM DI INDONESIA. FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK (ABSTRACT).pdf Download (7Kb) | Preview
	File PDF 2. SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (1692Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF 3. SKRIPSI TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (1387Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

The PPKM policy in Indonesia is very troubling for Indonesian people from the lower middle class to the less fortunate people who are affected by this policy, giving rise to many pro and con opinions on this policy; the public gives this opinion through social media, especially on social media tweets because on the media socially, there is much talk about complaints from the public about the government, these opinions become criticisms and suggestions that contain negative and positive opinions for the Indonesian government which then from these opinions are made into a dataset which is taken through the method of scraping tweet data using the search tweet API tweet, data that has been taken will then be analyzed through several selected algorithms, namely RNN-LSTM, Naive Bayes, and Logistic Regression. This algorithm was chosen based on progress in today's modern era, namely deep learning and machine learning; the data obtained will go through several stages, starting from data labeling, preprocessing, data splitting, training, testing, sentiment classification, evaluation and results. After going through several processes, the three algorithms produce 100% accuracy for RNN-LSTM, 82.83% for Naive Bayes, and 90.5% for logistic regression. Keywords: ppkm, opinions, sentiment, rnn-lstm, naive bayes, logistic regression. Kebijakan PPKM di indonesia sangat meresahkan masyarakat indonesia dari masyarakat menengah kebawah sampai ke masyarakat yang kurang mampu terkena dampak dari kebijakan ini, sehingga menimbulkan banyak opini pro dan kontra pada kebijakan tersebut, masyarakat memberikan opini ini melalui sosial media terutama pada sosial media tweet karena pada media sosial ini banyak sekali perbincangan keluh kesah bagi masyarakat terhadap pemerintah, opini ini menjadi kritik dan saran yang berisikan opini negatif dan positif untuk pemerintah indonesia yang kemudian dari opini ini dijadikan suatu dataset yang diambil melalui metode scraping data tweet menggunakan api tweet searchtweet, data yang sudah diambil kemudian akan di analisis dengan melalui beberapa algoritma yang dipilih yaitu RNN-LSTM, naive bayes, dan Logistic Regression algoritma ini dipilih berdasarkan kemajuan pada era modern sekarang ini yaitu deep learning dan machine learning, data yang sudah didapatkan akan melalui beberapa tahapan dimulai dari data labeling, preprocessing, data spliting, training, testing, sentiment clasification, evaluasi dan hasil. setelah melalui beberapa proses tersebut dari ketiga algoritma tersebut menghasilkan akurasi 100% untuk RNN-LSTM, 82,83% untuk Naive Bayes, dan 90,5% untuk logistic regression. Kata kunci: ppkm, sentiment, opini, rnn-lstm, naive bayes, logistic regression.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum > 005 Pemrograman komputer, program dan data
Program Studi:	FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer
Pengguna Deposit:	2301052589 . Digilib
Date Deposited:	07 Sep 2023 02:10
Terakhir diubah:	07 Sep 2023 02:10
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/75438

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir