Analisis Sentimen Twitter Bahasa Indonesia dengan Word2Vec
FARHAN WAHYU KURNIAWAN
Informasi Umum
Kode
20.04.1492
Klasifikasi
006.312 - Data mining
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Text Mining
Dilihat
315 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Sentimen merupakan opini seseorang terhadap suatu topik, produk, atau layanan tertentu. Analisis sentimen digunakan untuk menganalisis opini terhadap suatu topik tertentu apakah cenderung positif atau negatif. Media sosial Twitter digunakan oleh masyarakat Indonesia untuk menuliskan opini mereka dalam bentuk cuitan (<i>tweet</i>). Penelitian ini menjelaskan klasifikasi sentimen pada data Twitter berbahasa Indonesia untuk membantu dalam memahami sentimen pengguna Indonesia terhadap suatu topik yang dibahas di Twitter. Penelitian ini menggunakan metode <i>word2vec</i> untuk mengekstraksi fitur dengan mengkonversi data menjadi nilai vektor. <i>Word2Vec</i> memiliki keunggulan dapat melihat hubungan semantik antar kata. Metode klasifikasi pada penelitian ini menggunakan <i>support vector machine</i> (SVM). Proses klasifikasi sentimen dilakukan dengan mengolah data latih berupa data cuitan yang sudah dikumpulkan yang kemudian menjadi model untuk proses pengujian pada data uji. Dari hasil pengujian, penerapan metode <i>word2vec</i> dan SVM menghasilkan tingkat presisi sebesar 64,4%, <i>recall</i> sebesar 58%, dan <i>f-score</i> sebesar 61,1%
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | FARHAN WAHYU KURNIAWAN |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | WARIH MAHARANI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2020 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
