Femi Dwi Astuti, S.Kom., M.Cs. Contributor Maharani, Ulfa Nur Fajri - 205411147 Primary Author mixed material bibliography Yogyakarta UNIVERSITAS TEKNOLOGI DIGITAL INDONESIA (UTDI) 2022 monographic id Indonesia

Text Skripsi

Pada era perkembangan teknologi saat ini terjadi pertumbuhan data yang terus meningkat dan menghasilkan sejumlah produk teknologi, salah satunya yaitu media sosial twitter. Twitter merupakan media yang paling banyak digunakan terutama di Indonesia. Tidak sedikit pengguna twitter memanfaatkannya untuk mendapatkan informasi, meyampaikan pendapat, membagikan informasi atau hanya sekedar membagikan kegiatan sehari-hari. Penelitian ini memanfaatkan data dari twitter untuk melakukan analisis sentimen mengenai Vaksin Covid-19 yang menerapkan proses text mining serta menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Data yang digunakan adalah tweet berbahasa Indonesia dengan kata kunci “Vaksin Covid-19”. Dari penelitian yang telah dilakukan, terdapat 2005 data diambil dari twitter yang digunakan untuk klasifikasi yang terdiri dari 2 label yaitu positif, dan negatif. Data dibagi kedalam 80% data latih dan 20% data uji secara acak. Hasil klasifikasi sentimen analisis terhadap data uji didapatkan 100% positif dan tidak ada negatif dengan nilai akurasi sebesar 91.272%, nilai presisi sebesar 100% dan nilai recall sebesar 91.271%. Kata Kunci: Analisis Sentimen, Vaksin Covid-19, Naive Bayes Classifier, Twitter. Metode Naive Bayes Twitter Analisis Sentimen NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 036 MAH A R.1 MAH036IN0122 Rak Referensi Skripsi Informatika 036 MAH A R.1 16619 2022-03-14 14:27:32 2022-03-14 14:28:41 machine generated