Search for collections on Repository Universitas Maritim Raja Ali Haji

PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DALAM ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KURIKULUM MERDEKA

JUANITA AVIANI, NURALIFA and Nurfalinda, Nurfalinda and Radzi Rathomi, Muhamad (2024) PENERAPAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS DALAM ANALISIS SENTIMEN TERHADAP KURIKULUM MERDEKA. S1 thesis, Universitas Maritim Raja Ali Haji.

[img] Text (Cover)
NURALIFA_JUANITA_AVIANI_2001020032_Teknik_Informatika - Cover.pdf - Published Version

Download (688kB)
[img] Text (Abstrak)
NURALIFA_JUANITA_AVIANI_2001020032_Teknik_Informatika - Abstrak.pdf - Published Version

Download (118kB)
[img] Text (BAB I)
NURALIFA_JUANITA_AVIANI_2001020032_Teknik_Informatika - BAB I.pdf - Published Version

Download (191kB)
[img] Text (Daftar pustaka)
NURALIFA_JUANITA_AVIANI_2001020032_Teknik_Informatika - Daftar pustaka.pdf - Published Version

Download (175kB)
[img] Text (Full Teks)
NURALIFA_JUANITA_AVIANI_2001020032_Teknik_Informatika - Full Teks.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
Official URL: https://lib.umrah.ac.id/

Abstract

Pengembangan kurikulum pendidikan di Indonesia telah sampai pada tahap Kurikulum Merdeka. Kurikulum ini dikembangkan sebagai respons terhadap dampak pandemi COVID-19, dengan konsep utama yang menekankan pada pendidikan yang berfokus pada potensi dan minat siswa, serta bertujuan untuk mengurangi ketertinggalan belajar selama pandemi. Implementasi Kurikulum Merdeka di Indonesia telah memicu berbagai tanggapan dari masyarakat. Algoritma K-Nearest Neighbors digunakan untuk pengklasifikasian analisis sentimen terhadap komentar-komentar tentang Kurikulum Merdeka di Twitter. Data diperoleh melalui teknik crawling menggunakan metode tweet-harvest. Data melalui proses pembobotan dengan menggunakan metode TF-IDF dan untuk menghitung jarak antar data digunakan perhitungan Cosine Similarity. Data yang digunakan meliputi 1100 komentar dari Maret 2022 hingga Januari 2024. Data diklasifikasi menjadi tiga kategori sentimen: positif, negatif, dan netral. Berdasarkan hasil klasifikasi, sistem yang menggunakan 1000 data latih dan 100 data uji menghasilkan akurasi yang bervariasi sesuai dengan nilai K yang diinputkan. Penelitian ini menggunakan nilai K mulai dari 2 hingga 10, dengan hasil tertinggi dicapai pada nilai K=6 dengan persentase akurasi sebesar 61%.

Item Type: Thesis (S1)
Contributors:
ContributionNameNIP / NIDN
UNSPECIFIEDNurfalinda, NurfalindaNIP.198401212019032013
UNSPECIFIEDRadzi Rathomi, MuhammadNIP.198903252019031014
Subjects: 000_umum > 000. Ilmu Umum dan Komputer > 005.12. Sistem Analisa dan Desain Perangkat Lunak
Divisions: Fakultas Teknik > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: user Teknik Informatika
Date Deposited: 30 Jul 2024 07:51
Last Modified: 30 Jul 2024 07:51
URI: http://repositori.umrah.ac.id/id/eprint/7790

Actions (login required)

View Item View Item