Implementasi Algoritma Latent Dirichlet Allocation dan Analisis Sentimen terhadap Vaksin COVID-19 di Masyarakat Indonesia

Rianaldo, Charles Matheus (2022) Implementasi Algoritma Latent Dirichlet Allocation dan Analisis Sentimen terhadap Vaksin COVID-19 di Masyarakat Indonesia. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (839kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (345kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (331kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (397kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (583kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (318kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (5MB)

Abstract

Pada akhir Desember 2019 lalu, sebuah virus mengguncang dunia, menyebabkan pandemi dengan menjadi dalang utama di balik suatu penyakit, yang diperkenalkan kepada dunia sebagai COVID-19. Upaya pemberian vaksin untuk menanggulangi pandemi tersebut telah dilakukan sejak Januari 2021, namun angka vaksinasi di In- donesia masih di bawah 50%. Berbagai alasan dan pandangan terkait lambatnya proses vaksinasi tersebar melalui media sosial, termasuk Twitter. Namun untuk mencari tahu alasan dan pandangan publik secara manual memakan banyak waktu. Untuk itu, pada penelitian ini diimplementasikan algoritma Latent Dirichlet Allo- cation dan analisis sentimen terhadap pandangan masyarakat Indonesia di media sosial Twitter, yang diharapkan dapat memperoleh berbagai topik pandangan dan sentimen masyarakat Indonesia terkait vaksinasi. Untuk menentukan sentimen, dit- erapkan teknik Lexicon-based Sentiment Analysis dengan menggunakan InSet lexi- con sentiment. Hasil dari penelitian ini merupakan klasifikasi 6 topik bahasan utama dari total 10 topik hasil klasfikasi algoritma Latent Dirichlet Allocation dengan nilai coherence score berupa 0.415 dan visualisasi perkembangan sentimen masyarakat terhadap keenam topik tersebut, dengan hasil validasi berupa tingkat akurasi yang mencapai 70,5% menggunakan InSet sentiment lexicon. Untuk menerapkan model LDA dan analisis sentimen yang telah dibangun menjadi sebuah aplikasi web, di- gunakan Micro Framework Flask.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Flask Micro Framework, InSet Sentiment Lexicon, Latent Dirichlet Allocation, Lexicon-based Sentiment Analysis, Twitter
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	23 Nov 2022 01:23
Last Modified:	09 Aug 2023 05:36
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/20038

Actions (login required)

View Item