Text

Analisis Sentimen Vaksin Sinovac pada Twitter Menggunakan Algoritma Multinomial Naïve Bayes dengan Algoritma Genetika Sebagai Seleksi Fitur DB

---

Penyebaran informasi terkait vaksin Sinovac berlangsung dengan cepat, terutama
pada media sosial. Berita negatif atau positif tentunya sangat berdampak pada
sentimen masyarakat terhadap vaksin Sinovac itu sendiri. Penelitian ini bertujuan
untuk mengklasifikasikan sentimen masyarakat terhadap vaksin Sinovac. Pada
penelitian ini, data yang digunakan merupakan opini masyarakat di Twitter dengan
kata kunci "sinovac" selama tanggal 1-7 Agustus 2021 dan diperoleh data sebanyak
18.000 tweets yang kemudian dilakukan penghapusan duplikat data hingga didapat
3.663 data. Klasifikasi data menggunakan algoritma Multinomial Naïve Bayes
dengan seleksi fitur Algoritma Genetika. Kelebihan dari kedua algoritma ini yaitu
Algoritma Multinomial Naïve Bayes memperhitungkan frekuensi dari setiap kata
yang muncul pada dokumen serta Algoritma Genetika yang memiliki kemampuan
untuk mendapatkan global optima dalam pencarian solusi berbasis populasi dalam
permasalahan kompleks dengan menggunakan operator genetik. Data opini pada
penelitian ini diklasifikasikan menjadi kelas positif dan negatif. Hasilnya, diperoleh
bahwa masyarakat cenderung beropini positif. Hasil klasifikasi menggunakan
Multinomial Naïve Bayes tanpa seleksi fitur Algoritma Genetika (MNB)
menghasilkan akurasi sebesar 89,7% sedangkan dengan seleksi fitur Algoritma
Genetika (MNB-GA) meningkat menjadi 94,2%. Seleksi fitur Algoritma Genetika
terbukti meningkatkan tingkat akurasi pada model Multinomial Naïve Bayes.
Kata kunci: Sinovac, Twitter, Analisis Sentimen, Multinomial Naïve Bayes,
Algoritma Genetika.

---

Ketersediaan — Fakultas Sains dan Matematika

Tidak ada salinan data

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

941 E 2022

Penerbit

SEMARANG : Departemen Statistika FSM., 2022

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

NONE

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Aida Zahra Salsabila /Iut Tri Utami,S.Si,M.Si./Yuciana Wilandari,S.Si,M.Si.

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar