Analisis Sentimen Twitter terhadap Vaksinasi Covid-19 Dosis ke-4 dengan Algoritma Long Short-Term Memory

Trifosa Iskandar, Grivia (2023) Analisis Sentimen Twitter terhadap Vaksinasi Covid-19 Dosis ke-4 dengan Algoritma Long Short-Term Memory. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (937kB)
	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (316kB)
	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (326kB)
	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (433kB)
	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (385kB)
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (203kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Penyebaran virus Covid-19 telah menyebar di seluruh dunia termasuk di Indonesia, membuat masyarakat gempar dan mendorong pemerintah untuk melakukan vaksinasi massal. Di Indonesia, program vaksinasi Covid-19 telah diberlakukan sejak tahun 2021 dan saat ini mulai memasuki dosis ke-4. Sejak Agustus 2022, para petugas kesehatan di Indonesia sudah menerima vaksin tersebut untuk meningkatkan antibodi dari banyaknya varian virus Covid-19, salah satunya yaitu varian Omicron. Wacana vaksin Covid-19 dosis ke-4 untuk masyarakat umum menimbulkan respon dari berbagai kalangan, dan salah satu media untuk mengekspresikan respon tersebut adalah media sosial Twitter. Untuk itu, penelitian ini dilakukan untuk membuat suatu model yang dapat melakukan klasifikasi sentimen dari berbagai opini yang ditemukan di Twitter tentang dosis ke-4 vaksinasi Covid-19 di Indonesia yang terdiri dari sentimen positif, negatif, dan netral. Model klasifikasi yang akan digunakan adalah deep learning dengan menggunakan metode Long Short-Term Memory (LSTM) dengan bantuan lexicon InSet sebagai kamus untuk membantu proses pelabelan data dan teknik resamplingsebagai teknik dalam mengatasi ketidakseimbangan dataset. Dari hasil penelitian, didapatkan performa model yang dapat melakukan klasifikasi terbaik dilakukan dengan dataset yang menggunakan teknik oversampling serta menggunakan 1 layer LSTM dan epoch sebanyak 10, dengan akurasi sebesar 86%, precision 86%, recall 86%, dan F1- Score 86%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	Analisis Sentimen, Deep Learning, LSTM, Twitter, Vaksinasi Covid- 19
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++ 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.7 Multimedia Systems, Blogs, Social Media, Web Application Frameworks
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	07 Mar 2024 09:11
Last Modified:	07 Mar 2024 09:17
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/28180

Actions (login required)

View Item