Cover Image

Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve Bayes

Main Author: Sa'rony, Akhmad
Format: Thesis NonPeerReviewed
Terbitan: , 2020
Subjects:
001.012 Classification
Online Access: http://repository.ub.ac.id/180594/
ctrlnum 180594
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/180594/</relation><title>Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Na&#xEF;ve Bayes</title><creator>Sa'rony, Akhmad</creator><subject>001.012 Classification</subject><description>Kebijakan pemindahan Ibukota Republik Indonesia yang telah dicanangkan oleh Presiden Joko Widodo pada bulan Agustus lalu banyak menimbulkan pro dan kontra di masyarakat, terutama dalam lingkungan media sosial. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap kebijakan tersebut dengan menggunakan data yang didapatkan dari media sosial Twitter. Proses pengembangan sistem meliputi data scraping, preprocessing, perhitungan raw term frequency dan klasifikasi dengan menggunakan algoritme Na&#xEF;ve Bayes. Dalam preprocessing, proses filtering dilakukan dengan menggunakan metode term-based random sampling untuk membuat stoplist. Pengujian dilakukan dengan 2 metode yaitu pengujian parameter dan confusion matrix berjenis multiclass. Pengujian parameter dilakukan dengan mengubah persentase term data latih yang digunakan sebagai stoplist yaitu dari rentang 0 persen hingga 60 persen, sedangkan confusion matrix digunakan untuk menghitung nilai akurasi, precision, recall, dan f-measure. Berdasarkan confusion matrix hasil pengujian, sistem mendapatkan nilai macroaverage terbaik pada klasifikasi dengan stoplist 20 persen dengan nilai macroaverage akurasi sebesar 0,94, macroaverage precision sebesar 0,945, macroaverage recall sebesar 0,94, dan macroaverage f-measure sebesar 0,938.</description><date>2020-01-07</date><type>Thesis:Thesis</type><type>PeerReview:NonPeerReviewed</type><identifier> Sa'rony, Akhmad (2020) Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Na&#xEF;ve Bayes. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya. </identifier><relation>SKR/FILKOM/2020/58/052003020</relation><recordID>180594</recordID></dc>
format Thesis:Thesis
Thesis
PeerReview:NonPeerReviewed
PeerReview
author Sa'rony, Akhmad
title Analisis Sentimen Kebijakan Pemindahan Ibukota Republik Indonesia dengan Menggunakan Algoritme Term-Based Random Sampling dan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
publishDate 2020
topic 001.012 Classification
url http://repository.ub.ac.id/180594/
contents Kebijakan pemindahan Ibukota Republik Indonesia yang telah dicanangkan oleh Presiden Joko Widodo pada bulan Agustus lalu banyak menimbulkan pro dan kontra di masyarakat, terutama dalam lingkungan media sosial. Dalam penelitian ini dilakukan analisis sentimen terhadap kebijakan tersebut dengan menggunakan data yang didapatkan dari media sosial Twitter. Proses pengembangan sistem meliputi data scraping, preprocessing, perhitungan raw term frequency dan klasifikasi dengan menggunakan algoritme Naïve Bayes. Dalam preprocessing, proses filtering dilakukan dengan menggunakan metode term-based random sampling untuk membuat stoplist. Pengujian dilakukan dengan 2 metode yaitu pengujian parameter dan confusion matrix berjenis multiclass. Pengujian parameter dilakukan dengan mengubah persentase term data latih yang digunakan sebagai stoplist yaitu dari rentang 0 persen hingga 60 persen, sedangkan confusion matrix digunakan untuk menghitung nilai akurasi, precision, recall, dan f-measure. Berdasarkan confusion matrix hasil pengujian, sistem mendapatkan nilai macroaverage terbaik pada klasifikasi dengan stoplist 20 persen dengan nilai macroaverage akurasi sebesar 0,94, macroaverage precision sebesar 0,945, macroaverage recall sebesar 0,94, dan macroaverage f-measure sebesar 0,938.
id IOS4666.180594
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 2021-10-28T07:03:24Z
last_indexed 2021-10-28T07:03:24Z
recordtype dc
_version_ 1751453875254067200
score 17.538404

Lihat Juga