KLASIFIKASI SENTIMEN VAKSIN COVID-19 MENGGUNAKAN K-NEAREST NEIGHBOR BERDASARKAN WORD EMBEDDINGS FASTTEXT PADA TWITTER
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v5i2.12548Keywords:
K-Nearest Neighbour, Fasttext, Klasifikasi sentimen, Vaksin Covid-19Abstract
Pada akhir 2019 muncul penyakit semacam flu yang menginfeksi paru-paru di kota Wuhan. Diduga penyakit tersebut diduga berasal dari kelelawar. WHO memberi nama penyakit ini dengan nama Covid-19 dan virus ini tersebar ke seluruh dunia sehingga menyebabkan pandemi. Pemerintah mengambil indakan vaksinasi untuk mengatasi virus ini, namun mendapat respon pro dan kontra dari masyarakat. Ada banyak penelitian yang membahas sentimen masyarakat terhadap vaksinasi salah satunya adalah klasifikasi sentimen. Penelitian ini membahas klasifikasi sentimen terhadap vaksin covid-19 menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor dan Fasttext pada twitter. Data diperoleh dengan cara crawling menggunakan bahasa pemograman pyton dan Twitter API. Pelabelan data dilakukan dengan teknik crowdsourcing dan majority voting. Data yang digunakan setelah proses penyeimbangan adalah 6000 data training, 778 data development dan 400 data test. Hasil pengujian setelah berbagai eksperimen dan feature engineering mendapatkan hasil terbaik dengan nilai akurasi 69% dan f1-score 60%. Hasil ini merupakan hasil terbaik dibanding penelitian sebelumnya dengan dataset yang sama.
Downloads
Published
Issue
Section
License
CC BY-SA 4.0
Attribution-ShareAlike 4.0
You are free to:
- Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
- Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
- The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
- Attribution — You must give appropriate credit , provide a link to the license, and indicate if changes were made . You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
- ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
- No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation .
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
