SENTIMENT ANALYSIS TWEET TERHADAP KEBIJAKAN KURIKULUM MERDEKA BELAJAR PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIVARIATE BERNOULLI



Erwanto, Tedi (2023) SENTIMENT ANALYSIS TWEET TERHADAP KEBIJAKAN KURIKULUM MERDEKA BELAJAR PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIVARIATE BERNOULLI. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.

[thumbnail of a. PENDAHULUAN.pdf] Text
a. PENDAHULUAN.pdf

Download (3MB)
[thumbnail of b. ABSTRAK.pdf] Text
b. ABSTRAK.pdf

Download (167kB)
[thumbnail of c. BAB I.pdf] Text
c. BAB I.pdf

Download (242kB)
[thumbnail of d. BAB II.pdf] Text
d. BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (257kB) | Request a copy
[thumbnail of e. BAB III.pdf] Text
e. BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (477kB) | Request a copy
[thumbnail of f. BAB IV.pdf] Text
f. BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (956kB) | Request a copy
[thumbnail of g. BAB V.pdf] Text
g. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (217kB) | Request a copy
[thumbnail of h. DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
h. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (234kB)
[thumbnail of i. LAMPIRAN.pdf] Text
i. LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (677kB) | Request a copy

Abstract

Merdeka Belajar merupakan kebijakan baru yang digagas oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi, menurutnya kebijakan tersebut merupakan sebuah langkah untuk mengubah sistem pendidikan di Indonesia agar Sumber Daya Manusia (SDM) di Indonesia menjadi unggul serta memiliki profil Pelajar Pancasila. Upaya kebijakan tersebut tidak lepas dari dukungan serta penolakan dari masyarakat. Berbagai macam upaya dukungan serta penolakan dari masyarakat terkait kebijakan baru tersebut dituangkan dalam media sosial, salah satunya Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat accuracy, precision, serta recall dengan menggunakan algoritma Multivariate Bernoulli dengan ekstraksi fitur TF-IDF. Hasil accuracy tertinggi sebesar 81,83%, di ikuti precision sebesar 74,24%, dan recall sebesar 84,48%. Rata-rata performa pada 10-Fold Cross Validation yang diberikan oleh Confusion Matrix dengan nilai accuracy sebesar 78,00%, precision 73,73%, dan recall 81,09%, serta memperoleh hasil data yang di klasifikasi dengan tepat sejumlah 1.092 data dan 308 data di klasifikasi tidak tepat.

Contribution
Nama Dosen Pembimbing
NIDN/NIDK
Dosen Pembimbing
Rintyarna, Bagus Setya
NIDN0729017904
Dosen Pembimbing
Fitriyah, Nur Qodariyah
NIDN0727097501

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Keywords/Kata Kunci: Twitter, Merdeka Belajar, Analisis Sentimen, Multivariate Bernoulli, TF-IDF, Confusion Matrix.
Subjects: 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User: Tedi Erwanto | tedierwantosm@gmail.com
Date Deposited: 31 Jul 2023 06:22
Last Modified: 31 Jul 2023 06:22
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/18607

Actions (login required)

View Item View Item