ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP PANDEMI DENGAN METODE TEXT MINING MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS: COVID-19)

Kusetyapradana, Theodorus Caesarilo Lefty (2021) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT INDONESIA TERHADAP PANDEMI DENGAN METODE TEXT MINING MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (STUDI KASUS: COVID-19). S1 thesis, Universitas Atma Jaya Yogyakarta.

Preview	Text (Theodorus Caesarilo Lefty Kusetyapradana) 160709011_bab0.pdf Download (293kB) | Preview
Preview	Text 160709011_bab1.pdf Download (174kB) | Preview
	Text 160709011_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (106kB)
	Text 160709011_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (469kB)
	Text 160709011_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 160709011_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (771kB)
Preview	Text 160709011_bab6.pdf Download (180kB) | Preview

Abstract

Pada akhir tahun 2019, dunia dikejutkan oleh sebuah virus baru yang berasal dari China. Pada tanggal 7 Januari 2020, pemerintah mengumumkan adanya sebuah virus yang untuk sementara waktu dinamakan 2019-nCov atau Covid-19, dengan bentuk virus yang meliputi antara gabungan SARS (virus mematikan yang berkembang di China pada tahun 2002 sampai 2003) dan flu biasa. Di Indonesia sendiri, Presiden Joko Widodo telah menerapkan kebijakan karantina mandiri yang disebut Work from Home (WFH), dimana segala macam aktivitas seperti pekerjaan kantor, sekolah, dan perkuliahan dilakukan di rumah demi menghambat penularan Covid-19. Dampak dari pandemi ini juga menghantam keras pertumbuhan ekonomi di Indonesia meskipun kebijakan lockdown tidak diterapkan oleh pemerintah pusat. Peneliti akan menganalisis respons masyarakat Indonesia terhadap pandemi, dimana peneliti mengambil Covid-19 sebagai studi kasus. Untuk menganalisis respons masyarakat Indonesia tersebut, peneliti melakukan text mining dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). SVM biasa digunakan sebagian metode untuk melakukan analisis sentimen, terutama jika data-data yang digunakan berasal dari Twitter. Twitter sendiri merupakan media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia untuk menuliskan sikap dari suatu kejadian yang sedang berlangsung. Hasil ketepatan klasifikasi dengan menggunakan metode SVM sebesar 89%. Sementara untuk respons masyarakat yang didapat dari penghitungan 9532 tweets. adalah positif, dimana hasil positif ini dapat diartikan bahwa masyarakat Indonesia sangat mendukung kebijakan-kebijakan yang dilakukan dalam masa pandemi Covid-19. Peneliti berharap respons masyarakat pada pandemi masih bisa menjadi lebih baik agar tidak terjadi hal-hal buruk di masa yang akan datang.

Actions (login required)

View Item