Perbandingan Algoritma CNN dan SVM untuk Analisis Sentimen Mengenai Kenaikan Harga Bahan Bakar Minyak

RAFLY AHMAD YANUAR

Informasi Umum

Kode

23.04.3454

Klasifikasi

004 - Data processing, Computer science

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Analysis, Data Analysis And Data Transfer,

Dilihat

294 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p><meta charset="utf-8" /><b id="docs-internal-guid-7388531d-7fff-a018-6d04-edc562d07175">Opini-opini maupun keluhan masyarakat yang disampaikan melalui tweet dapat diolah untuk mengetahui sentimen yang ada di dalam tweet tersebut. Pada penelitian ini dilakukan analisis sentimen menggunakan machine learning. Penggunaan machine learning ini dapat mempermudah saat pengambilan data dan pemrosesan data, yang tidak memerlukan banyak waktu dan biaya. Proses klasifikasi data tweet yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu data yang mengandung sentimen positif dan sentimen negatif mengenai kebijakan pemerintah yaitu kenaikan harga bahan bakar minyak (BBM). Metode klasifikasi yang digunakan untuk penelitian ini menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dan Support Vector Machine (SVM). Untuk pengambilan data tweet menggunakan metode crawling. Hasil yang didapatkan dari penelitian dengan melakukan evaluasi menggunakan Confusion Matrix mendapatkan bahwa algoritma SVM mendapatkan nilai akurasi yang cukup tinggi sebesar 85% dengan menggunakan max features 510 dan rasio 80:20 dibandingkan dengan algoritma CNN yang memiliki nilai akurasi tertingginya di angka 74% menggunakan nilai max features 300 dan rasio 80:20. Untuk nilai penggunaan cross fold validation CNN mendapatkan nilai rata-rata akurasi tertingginya 78% dengan k=10 sedangkan SVM 87%</b></p>