Pada tahun 2019 terjadi musibah yang melanda berbagai negara didunia termasuk Indonesia. Terjadi penyebaran virus secara cepat dan menyeluruh, yaitu Virus Covid-19. Kasus Covid-19 pertama di dunia terdeteksi di Kota Wuhan, Provinsi Hubei, China. Penyakit ini disebabkan oleh virus sindrom pernafasan akut Coronavirus 2 (SARS-CoV-2. Indonesia sendiri sudah melalukan langkah vaksinasi untuk Virus Covid-19, dengan menggunakan beberapa jenis vaksin yang salah satunya adalah Vaksin Sinovac. Program vaksinasi yang dilakukan di Indonesia menuai banyak pro dan kontra khususnya dari masyarakat. Banyak dari masyakarat yang menyampaikan pendapatnya melalui media sosial berbasis teks, salah satu sosial media yang sering digunakan adalah Twitter. Sehingga sentimen masyarakat yang terdapat di media sosial dapat menjadi tolak ukur bagaimana informasi melalui media sosial yang diterima oleh masyakarat adalah hal positif ataupun hal negatif, sehingga dapat dievaluasi bersama. Pada penelitian ini dibuat sebuah metode machine learning untuk menganalisis sentimen masyarakat pada program vaksinasi menggunakan Vaksin Sinovac. Penelitian ini menggunakan tweet sebanyak 1500 data dengan pembagian 2 kategori yaitu positif dan negatif. Pengoalahan data yang digunakan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan Algoritme TF-IDF serta penyeimbangan data menggunakan SMOTE. Model yang dibuat akan dilatih dengan Algoritme Random Forest Classifier dan akan divalidasi menggunakan K-fold Cross Validation dan Confusion Matrix. Hasil pada penelitian ini adalah sentimen masyarakat terhadap Vaksinasi Sinovac adalah positif dan model dapat memprediksi sentiment sebuah tweet dengan akurasi mencapai 79% dan nilai Precision sebesar 85%, Recall sebesar 90% dan F1 Score sebesar 88%..
Logika fuzzy salah satu komponen pembentuk soft computing yang digunakan sebagai cara untuk memetakan masalah dari input ke output yang diharapkan. logika fuzzy memiliki beberapa kelebihan seperti mudah dimengerti karena memiliki konsep matematis yang sederhana, fleksibel untuk digunakan, terdapat toleransi pada data-data yang tidak tepat, mampu memodelkan fungsi-fungsi non-linear yang sangat kompleks, dapat menerapkan pengalaman pakar secara langsung tanpa proses pelatihan, dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional, dan didasarkan pada bahasa alami. Logika fuzzy memiliki banyak peran di industri seperti bidang Kesehatan, Ilmu Ekonomi, Psikolog, dan Teknologi yang dapat membantu manusia dalam memecahkan suatu masalah dalam kehidupan. Dalam penerapan logika fuzzy terdapat beberapa proses, salah satunya yaitu sistem inferensi. Sistem inferensi merupakan kerangka komputasi yang didasarkan pada teori himpunan fuzzy, aturan fuzzy berbentuk IF-THEN, dan penalaran fuzzy. Manfaat dari inferensi fuzzy yaitu sebagai alat untuk mewakili pengetahuan yang berbeda tentang suatu masalah, serta untuk memodelkan interaksi. Dengan menggunakan metode penelitian studi literatur dari beberapa sumber, ditemukan banyak produk yang dikembangkan dari logika fuzzy seperti pengambilan keputusan, penentuan atau penilaian hasil, perangkat kendali jarak jauh, alat ukur, dan sistem pakar.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.