ANDRIAN, RICKI (2023) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KECENDRUNGAN TEKANAN MENTAL MASYARAKAT DI TWITTER MENGGUNAKAN METODE EXTREME GRADIENT BOOSTING. Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.
![[img]](http://repository.teknokrat.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (full teks)
skripsi16312080.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (11MB) | Request a copy |
|
Text (abstrak)
abstrak16312080.pdf - Published Version Download (31kB) |
|
Text (BAB I Pendahuluan)
b116312080.pdf - Published Version Download (77kB) |
|
Text (BAB II Tinjauan)
b216312080.pdf - Published Version Download (517kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
daftar_pustaka16312080.pdf - Bibliography Download (147kB) |
Abstract
Tekanan mental atau depresi merupakan gangguan yang dapat dialami oleh semua orang dari semua kalangan. Orang dengan depresi memiliki suasa hati yang tertekan seperti mudah sedih dan mudah tersinggung. Menurut data WHO pada tahun 2021, Sebanyak 3,8% dari populasi dunia atau sebanyak 280 juta orang dengan gangguan depresi. Sebanyak 5% diantaranya orang dengan usia dewasa dan sebanyak 5,7% orang dengan usia lebih dari 60 tahun atau lansia. Sekitar di dunia mengalami depresi. Asia Tenggara berada di posisi ke-6 dengan jumlah sekitar 18,34 juta orang yang mengalami depresi. Penelitian ini berhasil menerapkan XGBoost pada analisis sentimen terhadap kecendrungan Tekanan Mental data yang diperoleh melalui twitter, dengan masing masing kombinasi pada pembagian data dengan 3 skenario split data. XGBoost dengan kombinasi rasio 80:20 menghasilkan akurasi 98.60%, sedangkan XGBoost dengan kombinasi rasio 75:25 menghasilkan akurasi 97.50%, namun kombinasi XGBoost dengan rasio 70:30 berbeda sangat signifikan, yakni 97.40%. Hasil evaluasi pengujian dengan akurasi tertinggi, yakni kombinasi split data dengan rasio 80:20 memiliki sebaran kelas data train positif = 206 dan negatif = 3736, dan sebaran kelas data test positif = 31 dan negatif = 935. Dapat disimpulkan bahwa sentimen analisis masyarakat Indonesia melalui twitter terhadap kecendrungan tekanan mental lebih condong ke negatif.
| Item Type: | Thesis (Strata 1) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Tekanan Mental, Stress, XGBoost, Twitter |
| Subjects: | INFORMATIKA INFORMATIKA > CONSTRUCT |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika |
| Depositing User: | Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A |
| Date Deposited: | 26 Oct 2023 01:29 |
| Last Modified: | 26 Oct 2023 01:29 |
| URI: | http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/5137 |
Actions (login required)
 |
View Item |
