MULIA, LALA ARISKA - 185610027 (2022) ANALISIS SENTIMEN OPINI MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP PEMBELAJARAN TATAP MUKA (PTM) DI ERA PANDEMI COVID-19. Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.
Text (HALAMAN DEPAN)
1_185610027_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (272kB) |
|
Text (BAB I)
2_185610027_BAB_I - lala ariska.pdf - Published Version Download (130kB) |
|
Text (BAB II)
3_185610027_BAB_II - lala ariska.pdf - Published Version Download (294kB) |
|
Text (BAB III)
4_185610027_BAB_III - lala ariska.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (705kB) | Request a copy |
|
Text (BAB IV)
5_185610027_BAB_IV - lala ariska.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (405kB) | Request a copy |
|
Text (BAB V)
6_185610027_BAB_V - lala ariska.pdf - Published Version Download (48kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
7_185610027_DAFTAR_PUSTAKA - lala ariska.pdf - Published Version Download (185kB) |
|
Text (CARA MENJALANKAN PROGRAM)
8_185610027_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM - lala ariska.pdf - Published Version Download (277kB) |
|
Text (LISTING PROGRAM)
9_185610027_LISTING_PROGRAM - lala ariska.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (128kB) | Request a copy |
Abstract
Dimasa pandemi covid 19 membawa banyak sekali perubahan dalam tata cara kehidupan salah satunya dalam bidang Pendidikan, akibat dampak pandemi pendidikan yang mulanya dilakukan secara tatapmuka harus dilaksanakan secara daring. Sehingga Pemerintah mendorong akselerasi pembelajaran tatap muka terbatas dengan tetap menjalankan protokol kesehatan yang ketat. Diera kemajuan teknologi yang begitu pesat keputusan tersebut pun mendapat respon dari kalangan masyarakat melalui jejaring media sosial khususnya twitter masyarakat menyampaikan opini terhadap keputusan pemerintah tersebut pasalnya masih terjadi lonjakan kasus covid 19. Untuk itu peneliti mencoba melakukan analisis terhadap tweet berupa opini masyarakat Indonesia terhadap pembelajaran tatap muka diera pandemi covid-19. Analisa sentimen dilakukan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan Kernel linier. Data tweet yang digunakan berjumlah 2706 data yang kemudian dibagi menjadi 2164 data uji dan 542 data latih. Tweet tersebut diklasifikasi menjadi sentimen positif dan negatif. Hasil yang diperoleh dari pengujian analisis sentimen menghasilkan akurasi sebesar 77%. Dengan presentase 68.27 % sentimen positif dan 31.73% sentimen negatif. Diketahui sebagian besar tweet cenderung besentimen positif. Kata kunci : analisis sentimen, pembelajaran tatap muka, SVM ,twitter
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Additional Information: | Pembimbing: Sur yanti, S.E., M.Sc |
Uncontrolled Keywords: | analisis sentimen, pembelajaran tatap muka, SVM ,twitter |
Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Analisis Sentimen |
Divisions: | Jenjang S1 > Sistem Informasi (S1) |
Depositing User: | Titis Pratiwi |
Date Deposited: | 02 Des 2022 01:56 |
Last Modified: | 02 Des 2022 01:56 |
URI: | http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9794 |
Actions (login required)
View Item |