PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR BEAUTY VLOGGER RACHEL GODDARD
| Main Author: | Mursyida Fadhillah, - |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.uin-suska.ac.id/28238/1/Laporan%20Full%20%28Kecuali%20BAB%20V%29.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/28238/2/BAB%20V.pdf http://repository.uin-suska.ac.id/28238/ |
Daftar Isi:
- PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK KLASIFIKASI SENTIMEN KOMENTAR BEAUTY VLOGGER RACHEL GODDARD MURSYIDA FADHILLAH 11351203248 Tanggal Sidang :9 April 2020 Periode Wisuda : Jurusan Tenik Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau ABSTRAK YouTube merupakan salah satu media sosial terpopuler pada tahun 2018 dengan jumlah pengguna sebanyak 1.900 miliar, dimana 38% pengguna wanita pada umumnya menonton video tentang kecantikan (Beauty Vlogger). YouTube memberikan fitur agar warganet dapat memberikan komentar pada setiap tayangan. Tingginya pengguna YouTube mengakibatkan banyaknya kalimat komentar dalam setiap video sehingga dapat dijadikan sumber data dalam penelitian text mining klasifikasi jenis komentar. Pada kolom komentar mengandung berbagai macam jenis komentar yang dikategorikan menjadi tiga jenis yaitu komentar negatif, positif dan komentar netral. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM) dengan menggunakan 990 komentar sebagai dataset. Dataset yang telah diunduh diproses dalam beberapa tahapan yang terdiri dari pelabelan manual, preprocessing hingga pada tahap Support Vector Machine. Dari model pembelajaran yang dihasilkan proses training SVM, didapat nilai akurasi sebesar 82% dengan menggunakan 55 fitur dan pemilihan terbaik menggunakan grid search C dari 10, 100, dan 1000 dan