TA Analisis Sentimen Publik Terhadap Pelayanan Tes Swab-PCR Covid-19 di Indonesia Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Main Author: Mukminin, Amirul
Format: Thesis NonPeerReviewed Book
Bahasa: eng
Terbitan: , 2021
Subjects:
Online Access: https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5874/1/17410100189-2021-UNIVERSITASDINAMIKA.pdf
https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5874/2/17410100189-2021-LAMPIRAN.pdf
https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/5874/
Daftar Isi:
  • Adanya layanan swab-PCR juga harus mempertimbangkan berbagai masukan, salah satunya dengan melihat tanggapan publik terhadap pelayanan swab-PCR. Berbagai tanggapan terkait pelayanan swab-PCR disampaikan masyarakat melalui media sosial Twitter. Melalui pemaparan tersebut, penelitian ini menggunakan data tweet berisi tanggapan publik, sehingga menghasilkan klasifikasi dan prediksi yang dapat digunakan sebagai tolak ukur penilaian pelayanan swab-PCR. Adanya hal tersebut, penelitian ini akan melakukan analisis sentimen dengan mengklasifikasikan kata data tweet menjadi kata positif dan negatif. Pendekatan yang digunakan ialah algoritma Support Vector Machine (SVM). Dengan melalui proses penambangan data dengan RapidMiner, dilanjutkan pelabelan data hasil penambangan, dilanjutkan text-preprocessing, kemudian data dibagi menjadi data training (80%) dan testing (20%), dilanjutkan pembobotan tf-idf di setiap kata pada data berupa nilai numerik, dilanjutkan proses klasifikasi dengan SVM, evaluasi dengan confusion matrix dan validasi dengan cross validation, serta visualisasi dengan wordcloud dan pie chart. Sehingga dihasilkan confusion matrix untuk validasi dengan perolehan score rata-rata 0.66 yang di uji dengan accuracy 76%, precision 75%, dan recall 81%. Berdasarkan wordcloud didapatkan empat kata positif ialah gratis, sehat, mandiri, dan positif, serta empat kata negatif ialah kecewa, mahal, tolak, dan antri. Melalui visualisasi pie chart menunjukan bahwa sebesar 45,6% dari total 103 merupakan tanggapan negatif, sedangkan 54,4% merupakan tanggapan positif.