Deteksi Konten Hoax Berbahasa Indonesia di Twitter Menggunakan Fitur Ekspansi dengan Word2Vec

FRISKADINI ISMAYANTI

Informasi Dasar

117 kali
21.04.2919
300.285
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Penggunaan Internet di Indonesia semakin terus meningkat, dikarenakan semakin banyak orang yang dapat mengakses Internet maka semakin banyak juga penyalahgunaan dalam Internet itu sendiri khususnya media sosial. Perlu untuk dapat mendeteksi adanya hoax di media sosial seperti Twitter. Twitter sebagai salah satu media sosial memiliki peran yang signifikan dalam penyebaran informasi, semua orang dapat memberikan respons terhadap informasi yang didapat. Dalam isi sebuah tweet memungkinkan terjadinya ketidakcocokan kosakata. Oleh karena itu pada penelitian ini dilakukan penerapan metode Feature Expansion Word2Vec untuk mengatasi terjadinya ketidakcocokan kosakata. Penelitian ini melakukan pengembangan dan perbandingan sistem klasifikasi hoax Twitter menggunakan metode Feature Expansion Word2Vec dengan algoritma klasifikasi Logistic Regression, Support Vector Machine (SVM), Random Forest dan sistem tanpa metode Feature Expansion Word2Vec. Hasil dari penelitian ini, metode Feature Expansion Word2Vec pada algoritma klasifikasi Random Forest berhasil meningkat akurasi sistem sebesar 1,46% dengan nilai akurasi sebesar 89,53%.

Subjek

DATA ANALYSIS
 

Katalog

Deteksi Konten Hoax Berbahasa Indonesia di Twitter Menggunakan Fitur Ekspansi dengan Word2Vec
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FRISKADINI ISMAYANTI
Perorangan
Erwin Budi Setiawan
Indonesia

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini