ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA MEDIA SOSIAL TERKAIT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Yahya, Raflizar Deswandi (2024) ANALISIS SENTIMEN UNTUK DETEKSI UJARAN KEBENCIAN PADA MEDIA SOSIAL TERKAIT PEMILU 2024 MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Skripsi thesis, ITN MALANG.

	Text 2018112_COVER.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (604kB)
	Text 2018112_BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (22kB)
	Text 2018112_BAB II.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (248kB) | Request a copy
	Text 2018112_BAB III.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB) | Request a copy
	Text 2018112_BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (4MB) | Request a copy
	Text 2018112_BAB V.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (9kB) | Request a copy
	Text 2018112_DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (75kB)
	Text 2018112_LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Request a copy
	Text 2018112_JURNAL.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (507kB)

Abstract

Analisis sentimen adalah teknik pengolahan bahasa alami yang digunakan untuk mengekstrak dan mengukur sentimen atau opini dari teks. Support Vector Machine (SVM) adalah salah satu metode machine learning yang digunakan untuk masalah klasifikasi dan regresi. Pada penelitian ini akan dikembangan sebuah sistem berbasis website yang mampu mendeteksi ujaran kebencian dalam kalimat yang berbahasa indonesia. Metode klasifikasi sentimen yang akan diimplementasikan pada website ini adalah Support Vector Machine (SVM). Data yang digunakan untuk melatih dan menguji sistem ini berasal dari hasil scraping komentar dan tweet terkait pemilu tahun 2024. Hasil evaluasi pengujian dengan menggunakan 100 data kalimat teratas dari data training untuk dibandingkan hasilnya dengan hasil klasifikasi SVM, hasil evaluasi dari pengujian tersebut menunjukkan keefektifan SVM dengan nilai recall 76%, presisi 96%, dan akurasi 81%. Hasil dari klasifikasi SVM sangat dipengaruhi dari jumlah data training dan proses yang dilakukan pada tahap text preprocessing.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Additional Information:	Raflizar Deswandi Yahya (2018112)
Uncontrolled Keywords:	Analisis sentimen, Support Vector Machine, Pemilu, Ujaran Kebencian, Media Sosial
Subjects:	Engineering > Informatics Engineering
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika S1 > Teknik Informatika S1(Skripsi)
Depositing User:	Raflizar Deswandi Yahya
Date Deposited:	20 Feb 2024 05:51
Last Modified:	20 Feb 2024 05:51
URI:	http://eprints.itn.ac.id/id/eprint/14122

Actions (login required)

View Item