ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI FEMINISME MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES

Wahyuni, Widya (2022) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP OPINI FEMINISME MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE DAN NAÏVE BAYES. Masters thesis, Universitas Putra Indonesia "YPTK".

[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
TESIS_WidyaWahyuni_202321021_ABSTRAK.pdf

Download (30kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB 1)
TESIS_WidyaWahyuni_202321021_BAB 1.pdf

Download (176kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR PUSTAKA)
TESIS_WidyaWahyuni_202321021_DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (170kB) | Preview
[img] Text (FULL TEXT)
TESIS_WidyaWahyuni_202321021_Full Thesis.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (3MB)

Abstract

Perspektif perkembangan feminisme yang berpusat pada perempuan diseluruh dunia yang berkeinginan untuk lepas dari tekanan, penindasan dan ketimpangan dari kaum laki-laki, terus berlanjut hingga sekarang. Berbagai opini publik mengenai feminisme kini tertuang dalam berbagai media sosial. Perdebatan panjang mengenai kritikan hingga dukungan pada feminisme dalam menyamakan kedudukan perempuan baik dari segi intelektualitas, dan peran perempuan dalam mengambil keputusan. Tak hanya itu keingingan untuk lepas dari tindak kekerasan dan ketidakadilan yang dilakukan pada perempuan juga merupakan bentuk feminisme yang sering diacuhkan begitu saja bahkan diranah hukum. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melihat sentimen publik berdasarkan opini-opini yang beredar di media sosial. Tagar atau hash tag yang berkaitan dengan feminisme dari media sosial menjadi data utama yang akan digunakan untuk menganalisis sentimen opini publik mengenai feminisme. Pada penelitian ini digunakan 500 data tweet yang nantinya data tersebut akan dipisahkan menjadi opini positif, opini negative dan opini netral untuk dianalisa menggunakan Naïve Bayes (NB) atau Support Vector Machine (SVM). Melalui penelitian ini didapatkan hasil perbandingan antara algoritma NB dan SVM untuk melakukan Analisa sentimen terhadap opini feminisme. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa SVM dan Naïve Bayes dalam penelitian ini sama-sama memiliki akurasi yang baik yaitu sebesar 100%. Pada penelitian ini yang digunakan untuk menarik kesimpulan adalah ietrasi 2 dengan menggunakan proporsi data sebanyak 500 data dengan perbandingan 90:10 didapatkan hasil sentiment negative 60%. Sentiment positif 10% dan netral 30%. Sehingga dapat disimpulkan pada penelitian ini, sentiment masyarat terhadap opini feminisme tidak mendapat respon yang baik. Berdasarkan hasil dari penggunaan metode yang meimiliki yang sama pada penelitian ini, dapat dikatakan bahwa antara metode support vector machine dan naïve bayes, keduanya memiliki keunggulan yang sama dalam penelitian ini. Kata kunci : Analisis Sentimen, Feminisme, Support Vector Machine, Naïve Bayes

Item Type: Thesis (Masters)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Informasi
0 Research > Ilmu Komputer > Teknologi Komputer
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer > Magister Ilmu Komputer (S2)
Depositing User: Anggi Anggi A.Md
Date Deposited: 04 Mar 2023 02:25
Last Modified: 04 Mar 2023 02:25
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/4210

Actions (login required)

View Item View Item