ANALISIS SENTIMEN PUBLIK DAMPAK CORONA TERHADAP EKONOMI INDONESIA MENGGUNAKAN MEDIA SOSIAL TWITTER

Setyawan, Dwiki (2021) ANALISIS SENTIMEN PUBLIK DAMPAK CORONA TERHADAP EKONOMI INDONESIA MENGGUNAKAN MEDIA SOSIAL TWITTER. S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Preview	Text (Dwiki Setyawan) 1507081501.pdf Download (1MB) | Preview
	Text 1507081502.pdf Restricted to Registered users only Download (141kB)
	Text 1507081503.pdf Restricted to Registered users only Download (201kB)
	Text 1507081504.pdf Restricted to Registered users only Download (401kB)
	Text 1507081505.pdf Restricted to Registered users only Download (610kB)

Abstract

Virus Corona atau sebutan lainnya adalah Covid-19 (Corona Virus Disease) muncul pada bulan November 2019 di Wuhan, China. Seiring berjalannya waktu, virus tersebut sudah tidak lagi dikategorikan dengan sebuah wabah, tetapi dikategorikan pandemi atau sudah menyebar hampir ke seluruh negara di dunia, salah termasuk Indonesia. Munculnya Covid-19 di Indonesia pada bulan februari 2020 sudah mengakibatkan banyak sektor yang dirugikan, tidak hanya pada kesehatan, tetapi juga sektor ekonomi. Hal ini menimbulkan berbagai sentimen dari publik terkait munculnya Covid-19 di Indonesia melalui media sosial Twitter. Salah satu alasan publik menggunakan media sosial Twitter dikarenakan kemudahan pengguna untuk menyebarkan informasi atau sebuah kejadian secara real time. Munculnya banyak sentimen dalam twitter mendorong penulis untuk melakukan penelitian analisis sentimen dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yang dengan pembanding yaitu Support Vector Machine (SVM) untuk melakukan proses klasifikasi berdasarkan data twitter. Kata kunci untuk dalam menemukan polaritas sentimen adalah berkaitan “ekonomi dengan Covid-19”. Metode Naive Bayes Classifier digunakan untuk model klasifikasi apakah sentimen tersebut merupakan sentimen positif, sentimen negatif, atau sentimen netral. Berdasarkan hasil implementasi dua metode tersebut, metode Support Vector Machine (SVM) memiliki akurasi yang lebih tinggi dibanding metode Naïve Bayes Classifier yang dimana akurasi sebesar 99,8754% dengan jumlah opini yang lebih condong ke negatif, sedangkan tingkat akurasi dari metode Naive Bayes Classifier sebesar 80,3617% dengan condong negatif..

Actions (login required)

View Item