JAKA AULIA PRATAMA Primary Author mixed material bibliography Bandung FMIPA Pascasarjana UNPAD 2018 id Indonesia

Text

xii, 62 hlm. ; il. ; 29 cm. Penggunaan layanan jejaring sosial Twitter di Indonesia tidak terbatas pada portal informasi dan interaksi antar pengguna saja. Twitter dijadikan sebagai media untuk menyampaikan opini terhadap suatu entitas atau objek. Kumpulan opini-opini berupa tweets tersebut merupakan suatu sumber informasi yang dapat diklasifikasikan menjadi kelas negatif dan kelas positif menggunakan sentiment analysis. Fenomena bakal Calon Gubemur (CAGUB) dan bakal Calon Wakil Gubemur (CA WAGUB) pada PILKADA Jawa Barat tahun 2018, merupakan salah satu bahan opini pengguna layanan jejaring sosial Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui elektabilitas dari masing-masing bakal CAGUB dan bakal CA W AGUB berdasarkan sentiment analysis pada kumpulan opini berupa tweets berbahasa Indonesia. Algoritma Support Vector Machines (SVM) digunakan pada penelitian ini karena secara empiris memiliki performa yang baik dalam klasifikasi data teks, dan mampu mengakomodir kasus data terpisah baik secara linier atau nonlinier sehingga global solutions dapat dihasilkan. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan pada penelitian ini menunjukan nilai akurasi yang cukup tinggi. Berdasarkan F-Measure, algoritma SVM pada sentiment analysis merupakan pengklasifikasi yang baik dalam pengklasifikasian data teks berupa tweets berbahasa Indonesia. JAKA AULIA PRATAMA Sentiment Analysis Menggunakan Algoritma Support 519.5 Perpustakaan Universitas Padjadjaran Kementerian Riset Teknologi dan Pendidikan Tinggi 519.5 Jak s/R.14.42.1 010030008163 Perpustakaan Pusat (Reference Kls. 500 REF.14.42.1) 519.5 Jak s 20%252Fscan0001.jpg.jpg 60459 2018-02-22 13:41:34 2018-05-23 08:41:18 machine generated