Hudatul Aulia (2024) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP KESEHATAN MENTAL PADA MEDIA SOSIAL TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING. PROGRAM STUDI SARJANA TEKNOLOGI INFORMASI FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS SARI MULIA BANJARMASIN 2024.
Text
SKRIPSI-SARJANA-TEKNOLOGI INFORMASI-2024-Hudatul Aulia - Hudatul Aulia.pdf Download (3MB) |
Abstract
Kesehatan mental sangat mempengaruhi kehidupan global, dengan sekitar 300 juta orang mengalami depresi pada 2019, termasuk 15,6 juta di Indonesia. Pandemi Covid-19 meningkatkan kasus kecemasan dan depresi, dan pada 2022, WHO melaporkan 23 juta orang menderita gangguan kejiwaan serius. Di Indonesia, masalah kesehatan mental remaja juga tinggi, dengan penggunaan media sosial berlebihan terkait peningkatan gangguan emosional. Twitter, dengan data real-time, menjadi alat penting untuk menganalisis sentimen publik dan memahami opini melalui teknik analisis dan machine learning. Tujuan: Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengetahui sentimen masyarakat terhadap kesehatan mental di Indonesia melalui media sosial Twitter serta menguji keefektifan penggunaan machine learning dalam analisis sentimen. Metode: Dalam penelitian eksperimental yang dilakukan, metode machine learning yang digunakan adalah Naive Bayes dan Decision Tree. Hasil: Penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes dan Decision Tree efektif untuk analisis sentimen. Metode Naive Bayes mencapai akurasi 91% dengan rerata 73,21% menggunakan cross validation, sedangkan Decision Tree mencapai akurasi 89% dengan rerata 67,02% menggunakan cross validation. Simpulan: Penelitian yang dilakukan menemukan bahwa metode Naive Bayes dan Decision Tree efektif dalam menganalisis sentimen, dengan akurasi sebesar 91% dan 89%. Rerata hasil dari cross validation menunjukkan nilai 73,21% untuk Naive Bayes dan 67,02% untuk Decision Tree. Sentimen positif memiliki nilai yang lebih dominan yaitu 78,7%, sedangkan sentimen negatif sebesar 21,3%. Temuan ini mengindikasikan bahwa kesadaran masyarakat Indonesia tentang pentingnya kesehatan mental semakin meningkat dan mereka semakin paham tentang pentingnya menjaga kesehatan mental.
Item Type: | Skripsi |
---|---|
Kata Kunci Tidak Terkontrol: | analisis, decision tree, naive bayes. |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Fakultas: | FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI |
Pengguna Penyetoran: | Rahman Perpustakaan UNISM |
Tanggal Setoran: | 26 Aug 2024 03:08 |
Last Modified: | 26 Aug 2024 03:08 |
URI: | http://repository.unism.ac.id/id/eprint/3278 |
Actions (login required)
View Item |