Text
Analisis Sentimen Opini Masyarakat Indonesia Pengguna Twitter/x Terhadap Pengungsi Rohingya Migrasi Ke Indonesia Menggunakan Metode Random Forest Dan Svm
Kedatangan Pengungsi Rohingya ke Indonesia jadi salah satu isu nasional yang ramai diperbincangkan di masyarakat, termasuk di sosial media Twitter. Penelitian ini memiliki tujuan menganalisis sentimen masyarakat Indonesia yang menggunakan Twitter/X terhadap Pengungsi Rohingya Migrasi Ke Indonesia menggunakan Algoritma SVM dan Random Forest dan juga yang mana nanti nya membandingkan hasil yang didapatkan dari kedua model. Dengan demikian, diharapkan dapat memahami pola sentimen, sikap, dan pandangan masyarakat secara lebih sistematis dan objektif. Penelitian dilaksanakan melalui tahapan metodologi seperti pengumpulan data penelitian yang diperoleh dari Twitter dengan menggunakan keyword "Pengungsi Rohingya lang:id". Pra-Pemrosesan Data: Membersihkan dan memproses data untuk menghilangkan noise , seperti tautan, tanda baca, dan kata-kata tidak penting. Pembentukan Dataset: Membentuk dataset yang mencakup sentimen positif, negatif, dan netral berdasarkan analisis konten tweet. Implementasi Algoritma SVM dan Random Forest: Menerapkan algoritma SVM dan Random Forest untuk mengklasifikasikan sentimen dari dataset yang telah dibentuk. Evaluasi Model: Melakukan evaluasi performa model klasifikasi sentimen menggunakan metrik yang relevan, seperti akurasi, presisi, recall , dan F1 -Score. Analisis Hasil: Menganalisis hasil klasifikasi sentimen untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam terkait sikap dan pandangan masyarakat terhadap Pengungsi Rohingya Migrasi ke Indonesia. Melalui penelitian ini, dengan harapan bisa memberi kontribusi dalam memahami dinamika opini masyarakat Indonesia di platform Twitter/X terkait Pengungsi Rohingya Migrasi ke Indonesia serta meningkatkan pemahaman tentang penggunaan Algoritma SVM dan Random Forest dalam menganalisis sentimen secara efektif.
No other version available