ANALISIS OPINI MASYARAKAT DALAM MENCARI PEKERJAAN DI MASA PANDEMI MENGGUNAKAN NAÃVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (KNN)
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Politeknik Harapan Bersama
Author
Azizah, Ajeng Tresna
Subject
T Technical Information
Datestamp
2023-03-13 06:50:57
Abstract :
Covid -19 yang melanda dunia termasuk Indonesia berdampak negatif di berbagai bidang kehidupan, salah satunya pada sektor perekonomian. Covid-19 juga telah menimbulkan ketidakpastian dan perlambatan ekonomi bagi dunia usaha sehingga berujung pada PHK, perumahan karyawan maupun pengurangan tenaga kerja. Banyak yang telah menarik berbagai opini publik mengenai masyarakat dalam mencari pekerjaan di masa pandemi. Pendapat tersebut banyak diungkapkan masyarakat Indonesia di Twitter, diantaranya ada yang mengeluh karena di masa pandemi ini mencari pekerjaaan teramat susah. Banyak yang di rumahkan, ratusan karyawan yang mengalami PHK dan lain-lain. Untuk mengetahui klasifikasi opini masyarakat dalam mencari pekerjaan di masa pandemi di Twitter perlu dilakukan preprocessing dan analisis terhadap tweet. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan dari penelitian ini untuk menghasilkan aplikasi berbasis website yang dapat mengklasifikasikan tweet mengenai opini masyarakat dalam mencari pekerjaan di masa pandemi kedalam kategori yaitu positif dan negatif dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Kata Kunci : Analisis Sentimen, phk, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, website.
Covid -19 yang melanda dunia termasuk Indonesia berdampak negatif di berbagai bidang kehidupan, salah satunya pada sektor perekonomian. Covid-19 juga telah menimbulkan ketidakpastian dan perlambatan ekonomi bagi dunia usaha sehingga berujung pada PHK, perumahan karyawan maupun pengurangan tenaga kerja. Banyak yang telah menarik berbagai opini publik mengenai masyarakat dalam mencari pekerjaan di masa pandemi. Pendapat tersebut banyak diungkapkan masyarakat Indonesia di Twitter, diantaranya ada yang mengeluh karena di masa pandemi ini mencari pekerjaaan teramat susah. Banyak yang di rumahkan, ratusan karyawan yang mengalami PHK dan lain-lain. Untuk mengetahui klasifikasi opini masyarakat dalam mencari pekerjaan di masa pandemi di Twitter perlu dilakukan preprocessing dan analisis terhadap tweet. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Tujuan dari penelitian ini untuk menghasilkan aplikasi berbasis website yang dapat mengklasifikasikan tweet mengenai opini masyarakat dalam mencari pekerjaan di masa pandemi kedalam kategori yaitu positif dan negatif dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN). Kata Kunci : Analisis Sentimen, phk, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, website.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
