dc.contributor.advisor | Alamudi, Aam | |
dc.contributor.advisor | Fitrianto, Anwar | |
dc.contributor.author | Manaf, Silmi Annisa Rizki | |
dc.date.accessioned | 2022-08-04T08:45:15Z | |
dc.date.available | 2022-08-04T08:45:15Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/113190 | |
dc.description.abstract | Awal tahun 2022, pemerintah mengizinkan kembali pembelajaran tatap muka (PTM) setelah menjalani pembelajaran jarak jauh (PJJ) kurang lebih satu tahun. Saat akan diberlangsungkan PTM di beberapa wilayah, angka Covid-19 kembali meningkat dan pemerintah kembali memberlakukan PPKM. Hal ini berpengaruh pada kegiatan PTM yang akan dan sedang berlangsung. Pro dan kontra terhadap PTM juga terjadi di media sosial, salah satunya di twitter. Penelitian ini menggunakan data twitter periode 30 Januari 2022 hingga 7 Februari 2022. Opini di twitter mengenai PTM dikaji dengan analisis sentimen menggunakan metode regresi logistik biner dengan membagi menjadi kelas positif dan negatif. Pelabelan berdasarkan skor selisih antara banyaknya kata positif dan negatif. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui persepsi masyarakat terhadap kebijakan penerapan
PTM di era pandemi Covid-19 di media sosial khususnya twitter. Dari penelitian ini didapatkan persepsi masyarakat cenderung ke arah negatif yang menandakan belum cukup setuju dengan adanya PTM di periode bulan Februari 2022 dengan nilai akurasi 85%, sensitivitas 77%, spesifisitas 88%, dan AUC 91%. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | IPB University | id |
dc.title | Analisis Sentimen Tanggapan Masyarakat Pengguna Twitter terhadap Pembelajaran Tatap Muka | id |
dc.title.alternative | Sentiment Analysis of Twitter Users’ Opinion Towards Face-to-Face Learning | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | Binary Logistic Regression | id |
dc.subject.keyword | Face-to-Face Learning | id |
dc.subject.keyword | Sentiment Analysis | id |
dc.subject.keyword | Twitter | id |