Sentiment analysis terhadap opini masyarakat tentang mental health issue menggunakan metode naïve bayes classifier

Uyun, Aninda Syifa Rosita (2022) Sentiment analysis terhadap opini masyarakat tentang mental health issue menggunakan metode naïve bayes classifier. Sarjana thesis, Universitas Muria Kudus.

[thumbnail of Halaman judul]
Preview
Text (Halaman judul)
Hal. Judul.pdf - Published Version

Download (1MB) | Preview
[thumbnail of Bab I]
Preview
Text (Bab I)
Bab I.pdf - Published Version

Download (250kB) | Preview
[thumbnail of Bab II] Text (Bab II)
Bab II.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (511kB) | Request a copy
[thumbnail of Bab III] Text (Bab III)
Bab III.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (429kB) | Request a copy
[thumbnail of Bab IV] Text (Bab IV)
Bab IV.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (1MB) | Request a copy
[thumbnail of Bab V] Text (Bab V)
Bab V.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (250kB) | Request a copy
[thumbnail of Daftar pustaka]
Preview
Text (Daftar pustaka)
Daftar Pustaka.pdf - Published Version

Download (316kB) | Preview
[thumbnail of Lampiran] Text (Lampiran)
Lampiran.pdf - Published Version
Restricted to Registered users only

Download (3MB) | Request a copy

Abstrak

Isu tentang mental health adalah salah satu permasalahan yang signifikan di dunia. Penurunan jumlah atau angka penderita penyakit mental berhasil diturunkan apabila masyarakat memiliki kontribusi untuk tidak mendiskriminasi penderita. Twitter merupakan salah satu layanan media sosial yang populer di internrt yang membiarkan percakapan berisi kicauan beragam opini tentang topik, isu suatu hal, kabar dan lainnya. Dengan informasi yang ada tersebut, data dapat diolah menjadi analisis sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tentang bagaimana sentimen masyarakat terhadap mental health issue. Tahapan penelitian akan dilakukan mulai dari seleksi data, pre-processing, transformasi data, data mining, serta evaluasi. Seleksi data dilakukan dengan API Twitter, pre-processing dilakukan untuk membersihkan data, transformasi untuk pelabelan otomatis dengan library textblob serta pembobotan kata menggunakan TF-IDF. Metode data mining yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier, dengan evaluasi menggunakan confussion matrix. Berdasarkan hasil eksperimen menggunakan 2780 data, analisis yang dilakukan oleh sistem yang telah dibangun dengan bahasa pemrograman python dan framework flask mendapatkan tingkat akurasi sebesar 89,93%.

Item Type: Skripsi/ Thesis (Sarjana)
Dosen Pembimbing: 1. Ahmad Jazuli, M. Kom 2. Tutik Khotimah, M. Kom
Kata Kunci: Mental Health, Analisis Sentimen, Library Textblob, Naïve Bayes Classifier, Python, Flask
Subjects: Teknologi > Teknologi (umum)
Teknologi > T1 Teknologi (Umum) > Teknologi Informasi
Program Studi: Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User: Mr Firman Al Mubaroq
Date Deposited: 12 May 2022 21:38
Last Modified: 12 May 2022 21:38
URI: http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/16605

Actions (login required)

View Item View Item