IMPLEMENTASI ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK ANALISA SENTIMEN PADA KALIMAT OPINI BERBAHASA INDONESIA
| Main Author: | Nastadina, |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umm.ac.id/25435/1/jiptummpp-gdl-nastadina0-35759-1-pendahul-n.pdf http://eprints.umm.ac.id/25435/2/jiptummpp-gdl-nastadina0-35759-2-bab1.pdf http://eprints.umm.ac.id/25435/ |
Daftar Isi:
- Sentiment analysis, atau biasa disebut opinion mining, adalah bidang pembelajaran yang menganalisa opini terhadap topik tertentu seperti produk, ataupun isu. Jadi, kita dapat mengidentifikasi secara otomatis bagaimana respon orang-orang terhadap topik tersebut, apakah baik atau tidak. Dalam paper ini, sistem yang dibangun akan mengklasifikasikan opini berbahasa Indonesia yang diambil dari twitter. Opini akan diklasifikasikan kedalam dua kelas, yaitu kelas positif atau kelas negatif. Sistem yang dibangun merupakan machine learning dimana data akan melewati tahapan preprocessing baru kemudian diproses untuk membentuk model. Algoritma pembelajaran yang digunakan adalah SVM. Hasil dari proses evaluasi sistem menunjukkan bahwa nilai precision adalah 93% dan nilai recall adalah 100%. Sedangkan untuk tingkat akurasi dari metode yang digunakan adalah sebesar 96%. Sehingga penulis dapat menyimpulkan bahwa algoritma svm dapat mengklasifikasikan opini berbahasa indonesia kedalam kelas positif atau negatif. Kata kunci : SVM, sentiment analysis, machine learning.