ANALISIS SENTIMEN TERHADAP PPKM DARURAT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DENGAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN
Twitter is a social media used by the public as a medium for communicating and expressing opinions. Since the COVID-19 pandemic hit Indonesia, the government has issued many policies to suppress the spread of COVID-19, one of which is PPKM Darurat. Many public opinions criticize or support this poli...
Enregistré dans:
Auteur principal: | Albet Dwi Pangestu, (Auteur) |
---|---|
Format: | Livre |
Publié: |
2022-07-03.
|
Sujets: | |
Accès en ligne: | Link Metadata |
Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
-
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN TRANSJAKARTA PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAMMENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SELEKSI FITUR INFORMATION GAIN
par: Ivtytah Ein,
Publié: (2022) -
ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGENAI KEBIJAKAN SELEKSI SEKOLAH JALUR ZONASI MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES DAN SELEKSI FITUR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
par: Yudhistira,
Publié: (2022) -
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP APLIKASI PEDULI LINDUNGI PADA JEJARING SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SELEKSI FITUR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
par: Muhamad Hanif Razka,
Publié: (2022) -
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LAYANAN INDIHOME PADA TWITTER DENGAN METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES DAN SELEKSI FITUR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
par: Nadhifa Zhafira,
Publié: (2022) -
ANALISIS SENTIMEN TERHADAP VAKSIN NUSANTARA PADA MEDIA SOSIAL YOUTUBE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN SELEKSI FITUR PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
par: Taufik Adi Prasetyo,
Publié: (2022)