Analisis Sentimen Terhadap Tweet Pelecehan Seksual Dengan Perbandingan Metode Term Weighting Menggunakan Klasifikasi SVM Terhadap Tagar Permendikbud30

MEIRA REYNITA PUTRI

Informasi Umum

Kode

22.04.2238

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Algorithm Analysis

Dilihat

329 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Twitter merupakan salah satu media sosial yang dijadikan sebagai sarana dalam berpendapat dan mengeskpresikan diri, baik dalam menyalurkan pendapat ataupun aspirasi masyarakat sebagai salah satu bentuk kegiatan demokrasi. Salah satu contohnya adalah mengenai pengesahan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan (Permendikbud) No 30 Tahun 2021 tentang Pencegahan dan Penanganan Kekerasan Seksual (PPKS) di Perguruan Tinggi. Munculnya Tweet dengan tagar #permendikbud30 menuai pro dan kontra di kalangan pengguna media sosial Twitter. Untuk mengolah informasi Tweet tersebut, dilakukan analisis sentimen yang berfungsi untuk menentukan pendapat atau opini mengenai suatu produk atau peristiwa. Pada prosesnya, Tweet diolah menggunakan data mining yaitu klasifikasi. Dalam menentukan klasifikasi ada beberapa tahapan yang harus dilakukan yaitu dataset, pelabelan, confusion matrix, pembobotan dan hasil akurasi. Berdasarkan sistem yang dibangun akan dilihat metode pembobotan mana yang memiliki nilai akurasi tertinggi dalam analisis sentiment terhadap #permendikbud30. Berdasarkan hasil pengujian didapatkan nilai F1-Score tertinggi untuk TF-RF dengan fungsi SVM kernel rbf sebesar 51%.