ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE PADA KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENJADIKAN BPJS KESEHATAN SYARAT BERBAGAI URUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM-WORD2VEC DAN SVM-TF IDF

ARLA REZA, MUHAMMAD (2022) ANALISIS SENTIMEN KOMENTAR YOUTUBE PADA KEBIJAKAN PEMERINTAH DALAM MENJADIKAN BPJS KESEHATAN SYARAT BERBAGAI URUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SVM-WORD2VEC DAN SVM-TF IDF. Strata 1 thesis, Universits Teknokrat Indonesia.

	Text (Full Skripsi) skripsi18311370.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (4MB) | Request a copy
	Text (Abstrak) abstrak18311370.pdf - Published Version Download (36kB)
	Text (BAB I – Pendahuluan) b118311370.pdf - Published Version Download (623kB)
	Text (BAB II – Landaan Teori) b218311370.pdf - Published Version Download (1MB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka18311370.pdf - Bibliography Download (152kB)

Abstract

Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) merupakan lembaga yang dibentuk untuk menyelenggarakan program jaminan sosial di Indonesia berdasarkan UU No 40 tahun 2004 dan UU No 24 tahun 2011 tentang sistem jaminan sosial nasional. ). BPJS terdiri dari BPJS ketenagakerjaan dan BPJS kesehatan. BPJS Kesehatan merupakan badan hukum yang dibentuk dalam menjalankan program jaminan kesehatan. Berlaku intruksi presiden mewajibkan kepesertaan BPJS Kesehatan sebagai salah satu syarat mengurus SIM, STNK, SKCK, ibadah haji, jual beli tanah dan macam pengurusan administrasi di 23 kementerian dan 7 lembaga negara. Hal tersebut menimbulkan pro dan kontra. Sehingga penulis tertarik melakukan analisis sentimen terhadap komentar di Youtube mengenai kebijakan pemerintah dalam menjadikan kepesertaan BPJS Kesehatan syarat berbagai urusan. Dalam penelitian ini, dilakukan tahap preprocessing, ekstrasi fitur Word2vec dan TF-IDF. Kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan metode Support Vector Machine. Hasil evaluasi yang dilakukan pada nilai akurasi kernel linear sebesar 67%, kernel RBF sebesar 67%, kernel sigmoid sebesar 53%, dan kernel polynomial sebesar 68%.

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Sentiment Analysis, SVM, Word2Vec, BPJS, TF-IDF
Subjects:	SISTEM INFORMASI (S1) > Bahasa Pemrograman SISTEM INFORMASI (S1) > Bahasa Pemrograman SISTEM INFORMASI (D3)
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Sistem Informasi
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	15 Dec 2022 08:45
Last Modified:	15 Dec 2022 08:51
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/4274

Actions (login required)

View Item