Detail Laporan TA : HILYATURRIZQIYAH

HILYATURRIZQIYAH (2018) Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Kesehatan Mental Selama Pandemi Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Metode Machine Skripsi, Teknik Informatika
Politeknik Negeri Indramayu.

Text LAPORAN BAB 1 ( Download )

Selama Covid-19 telah menjangkiti Indonesia, banyak masyarakat yang khawatir tertular serta mengalami keresahan akan ketidakpastian berakhirnya wabah yang berkepanjangan ini kemudian menimbulkan permasalahan-permasalahan dalam kesehatan mental dan kemampuan mengelola emosi adalah hal yang sangat penting untuk kesehatan mental. Selama pandemi, media sosial memiliki peran yang sangat penting karena membantu untuk mendapatkan informasi terbaru, berbagi berbagai konten, bercerita, dan mengungkapkan pendapat atau pemikiran. Salah satu media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat adalah Twitter. Pada penelitian ini, membandingkan akurasi pada algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN), Naïve Bayes Classifier, dan Support Vector Machine (SVM), dan hasil akurasi Naïve Bayes Classifier lebih tinggi dibandingkan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM). Dengan akurasi sebesar 83%, presisi 83.3%, recall 88.7% dan F1-score 100% dengan pengujian Confusion Matrix.