Analisis Sentiment Kuliah Daring Di Media Sosial Twitter Selama Pandemi Covid-19 Menggunakan Algoritma Sentistrength: Online Lecture Sentiment Analisys On Twitter Social Media During The Covid-19 Pandamic Using Sentistrength Algorithm - Reza Wahyu Hardian; Pradita Eko Prasetyo; Ulfa Khaira; Tri Suratno (MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science, 2021)
Analisys sentiment adalah suatu bentuk kegiatan yang digunakan untuk menganalisis opini masyarakat tentang suatu kejadian seperti kuliah daring selama pandemi Covid-19 melalui salah satu media sosial Twitter. Kuliah daring adalah suatu sistem pembelajaran yang dilakukan dengan membutuhkan internet dalam proses belajar- mengajar. Sedangkan Twitter adalah suatu platform microblogging yang digunakan untuk menulis suatu opini atau pendapat tentang suatu peristiwa. Metode SentiStrenth merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan analisis sentiment terhadap kebijakan Kuliah Daring yang digunakan untuk mengklasifikasi suatu tweet berdasarkan tingkat emosinya. Hasil proses analisis sentiment menggunakan sentistrength berdasarkan opini masyarakat dalam hal ini pengguna Twitter terhadap kebijakan kuliah daring menghasilkan nilai netral dengan persentase 54%, dan tingkat akurasi 85%, serta tingkat kesalahan 15%.