Analisis Sentiment Data Twitter Terhadap Pembelajaran Tatap Muka Di Masa Pandemi Menggunakan Latent Dirichlet Allocation Dan Support Vector Machine

RIA DELLA SALSABILA

Informasi Umum

Kode

21.04.3910

Klasifikasi

300.285 - Data Analysis of Social Science

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Analysis

Dilihat

262 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Pembelajaran tatap muka merupakan kegiatan pembelajaran yang berupa proses interaksi antara peserta didik dengan pendidik secara khusus berdasarkan bahan ajar dan standar proses dalam penerapannya. Sementara itu, di masa pandemi COVID-19 hampir seluruh kegiatan belajar mengajar dilaksanakan secara jarak jauh. Tetapi semakin lama hal ini pun menjadi masalah bagi masyarakat dan banyaknya keluhan karena pembelajaran jarak jauh yang kurang efektif. Pada penelitian ini, penulis melakukan analisis sentiment dengan menganalisis sentiment tentang pembelajaran tatap muka oleh masyarakat melalui Twitter menggunakan metode Latent Dirichlet Allocation dan Support Vector Machine. Sistem dibangun dengan mengumpulkan data dari Twitter dan dilakukan pelabelan data menjadi kelas positif, negatif, dan netral secara manual, pemodelan topik oleh model LDA yang menghasilkan topik yang mencakup hal yang dibahas oleh masyarakat, Klasifikasi SVM dan evaluasi confusion matrix. masyarakat memberikan opini sebesar 54% sentiment positif, 27% sentiment negatif, dan 19% sentiment netral dengan prediksi akurasi sebesar 53.38%. Masyarakat bersikap positif dan berharap diadakannya pembelajaran tatap muka saat pandemi dilihat dari hasil analisis sentiment positif yang tinggi.