Analisis Sentimen Pencitraan Elite Politik Berdasarkan Opini Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Additive Kernel SVM
| Main Author: | Merdekawati, NiNengahDewi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/145932/1/LAPORAN_SKRIPSI_105060801111025_Ni_Nengah_Dewi_Merdekawati.pdf http://repository.ub.ac.id/145932/ |
| ctrlnum |
145932 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><relation>http://repository.ub.ac.id/145932/</relation><title>Analisis Sentimen Pencitraan Elite Politik Berdasarkan Opini Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Additive Kernel SVM</title><creator>Merdekawati, NiNengahDewi</creator><subject>005 Computer programming, programs, data</subject><description>Salah satu media sosial yang banyak digunakan di Indonesia adalah twitter. Umumnya pengguna menggunakan media sosial twitter sebagai sarana untuk berkomunikasi dengan kerabat, berjualan barang dan jasa atau hanya untuk mengeluarkan aspirasinya. Namun tak hanya itu banyak orang yang menggunakan media sosial twitter sebagai ajang pencitraan dirinya kepada publik. Contohnya dalam bidang politik, menjelang pemilu 2014 banyak elite politik menggunakan twitter sebagai media untuk mendekatkan diri dan menarik simpati masyarakat. Sehingga para elite politik berlomba-lomba untuk menunjukan citra baik dirinya agar dikenal oleh masyarakat luas. Tetapi tidak sedikit pencitraan yang dilakukan oleh elite politik selalu mendapat respon yang baik dari masyarakat. Begitu banyaknya elite politik menggunakan media sosial twitter untuk pencitraan menjadi pembahasan yang menarik untuk dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengetahui tanggapan atau respon masyarakat terhadap pencitraan yang dilakukan oleh elite politik. Implementasi analisis sentimen ini menggunakan beberapa Additive Kernel SVM. Kelebihan metode Additive Kernel SVM yaitu memberikan perbaikan akurasi dibandingan dengan kernel yang lain dan dapat digunakan untuk klasifikasi pada data skala besar atau data yang bersifat real-time. Hasil pengujian pada sistem menunjukan bahwa akurasi terbaik dengan menggunakan Additive Kernel SVM yaitu Intersection Kernel dengan parameter training (λ = 0.5, konstanta γ = 0.01, ε =0.00001 , dan maksimum iterasi = 100) dan perbandingan rasio data latih dan data uji sebesar 90% data latih dan 10% data uji, dengan akurasi sebesar 90%.</description><date>2014-07-11</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><type>Book:Book</type><language>eng</language><identifier>http://repository.ub.ac.id/145932/1/LAPORAN_SKRIPSI_105060801111025_Ni_Nengah_Dewi_Merdekawati.pdf</identifier><identifier> Merdekawati, NiNengahDewi (2014) Analisis Sentimen Pencitraan Elite Politik Berdasarkan Opini Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Additive Kernel SVM. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FTIK/2014/147/051404256</relation><recordID>145932</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Thesis:Thesis Thesis PeerReview:NonPeerReviewed PeerReview Book:Book Book |
| author |
Merdekawati, NiNengahDewi |
| title |
Analisis Sentimen Pencitraan Elite Politik Berdasarkan Opini Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Additive Kernel SVM |
| publishDate |
2014 |
| isbn |
1050608011110 |
| topic |
005 Computer programming programs data |
| url |
http://repository.ub.ac.id/145932/1/LAPORAN_SKRIPSI_105060801111025_Ni_Nengah_Dewi_Merdekawati.pdf http://repository.ub.ac.id/145932/ |
| contents |
Salah satu media sosial yang banyak digunakan di Indonesia adalah twitter. Umumnya pengguna menggunakan media sosial twitter sebagai sarana untuk berkomunikasi dengan kerabat, berjualan barang dan jasa atau hanya untuk mengeluarkan aspirasinya. Namun tak hanya itu banyak orang yang menggunakan media sosial twitter sebagai ajang pencitraan dirinya kepada publik. Contohnya dalam bidang politik, menjelang pemilu 2014 banyak elite politik menggunakan twitter sebagai media untuk mendekatkan diri dan menarik simpati masyarakat. Sehingga para elite politik berlomba-lomba untuk menunjukan citra baik dirinya agar dikenal oleh masyarakat luas. Tetapi tidak sedikit pencitraan yang dilakukan oleh elite politik selalu mendapat respon yang baik dari masyarakat. Begitu banyaknya elite politik menggunakan media sosial twitter untuk pencitraan menjadi pembahasan yang menarik untuk dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengetahui tanggapan atau respon masyarakat terhadap pencitraan yang dilakukan oleh elite politik. Implementasi analisis sentimen ini menggunakan beberapa Additive Kernel SVM. Kelebihan metode Additive Kernel SVM yaitu memberikan perbaikan akurasi dibandingan dengan kernel yang lain dan dapat digunakan untuk klasifikasi pada data skala besar atau data yang bersifat real-time. Hasil pengujian pada sistem menunjukan bahwa akurasi terbaik dengan menggunakan Additive Kernel SVM yaitu Intersection Kernel dengan parameter training (λ = 0.5, konstanta γ = 0.01, ε =0.00001 , dan maksimum iterasi = 100) dan perbandingan rasio data latih dan data uji sebesar 90% data latih dan 10% data uji, dengan akurasi sebesar 90%. |
| id |
IOS4666.145932 |
| institution |
Universitas Brawijaya |
| affiliation |
mill.onesearch.id fkp2tn.onesearch.id |
| institution_id |
30 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
Perpustakaan Universitas Brawijaya |
| library_id |
480 |
| collection |
Repository Universitas Brawijaya |
| repository_id |
4666 |
| subject_area |
Indonesian Language Collection/Kumpulan Karya Umum dalam Bahasa Indonesia* |
| city |
MALANG |
| province |
JAWA TIMUR |
| shared_to_ipusnas_str |
1 |
| repoId |
IOS4666 |
| first_indexed |
2021-10-27T08:47:58Z |
| last_indexed |
2021-10-28T07:33:31Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1751454637777485824 |
| score |
17.538404 |