Detil Buku

Judul File OPINION MINING DI MICROBLOGGING TWITTER TERHADAP OPINI PUBLIK TENTANG UIN BANDUNG MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE
Kategori Skripsi (S-1)
NIM 1210705140
Nama Penulis TAUFIK RIDWAN
Deskripsi Begitu banyaknya data tersebar di microblogging Twitter yang jika dicermati dengan sekilas seolah tidak ada informasi yang bersifat bermanfaat, namun jika diolah, dikumpulkan, dan diklasifikasikan, ternyata dapat menghasilkan informasi baru yang berguna dan bermanfaat. Klasifikasi data opini tweet sebenarnya mudah saja, tinggal dibaca dan dicermati satu persatu. Namun, jika jumlah datanya banyak maka dibutuhkan sebuah sistem yang bisa mengakomodir hal tersebut. Melihat itu semua, Opinion mining merupakan jawaban untuk menjawab solusi tersebut. Penelitian bertujuan membuat sistem opinion mining dengan algoritma Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi tweet tentang UIN Sunan Gunung Djati Bandung. Dengan menggunakan metode machine learning yang menerapkan teknik supervised learning maka akan dihasilkan sebuah klasifikasi yang dibatasi pada dua buah kelas, positif dan negatif. Data terdiri dari data training sebanyak 300 data yang terdiri dari 150 tweet berlabel positif dan 150 tweet berlabel negatif kemudian dihitung bobot TF-IDF untuk dijadikan model pada machine learning, dan data testing sebagai data yang akan diujikan. Data testing tersebut sebelumnya dilakukan proses preposessing berupa cleaning, emoticon tokenizer, case folding, stopword, stemming. Hasil klasifikasi pengujian menggunakan WEKA mendapatkan nilai precission untuk kategori positif 0,838 dan recall kategori positif 0,76 sedangkan precission untuk kategori negatif sebesar 0,78 dan recall untuk kategori negatif 0,853.
Tahun 2014
Tanggal Upload 27/06/2016, Pukul : 12:51:08
File
Silahkan login terlebih dahulu agar Anda dapat mendownload filenya
 
Kembali