25.04.1723
006.35 - Natural Language Processing, Computer Science
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Natural Language Processing
19 kali
<a name="Hlk202004894">Indonesia terletak di wilayah Cincin Api Pasifik, menjadikannya negara yang memiliki risiko gempa bumi yang sangat tinggi di dunia, </a>Peringatan resmi BMKG mengenai potensi gempa megathrust besar menimbulkan keresahan di masyarakat, yang tercermin dalam berbagai komentar di media sosial seperti YouTube. Analisis terhadap komentar-komentar ini menjadi penting untuk memahami opini publik dan menyusun strategi komunikasi bencana yang lebih tepat sasaran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan sentimen publik menjadi dua jenis — positif dan negatif — dengan pendekatan machine learning menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Komentar diambil dari dua video YouTube populer, lalu dianalisis melalui proses pra-pemrosesan, pelabelan menggunakan SenticNet, pembobotan TF-IDF, penyeimbangan data dengan SMOTETomek, dan pengujian menggunakan empat kernel SVM: Linear, RBF, Polynomial, dan Sigmoid. Pengujian dilakukan pada dua rasio pembagian data, yakni 80:20 dan 90:10. Hasilnya, kernel RBF memperoleh akurasi tertinggi sebesar 89% pada skenario 80:20, namun menunjukkan kecenderungan bias terhadap kelas positif. Sementara itu, kernel Linear dan Sigmoid memberikan performa yang lebih stabil dan seimbang, dengan kernel Linear dipilih sebagai model terbaik dalam studi ini.<br /> <strong>Kata Kunci</strong>: <a name="Hlk202004960">gempa <em>megathrust </em>, analisis sentimen, komentar<em> YouTube</em> <em>, </em>support vector machine<em>, </em>SMOTETomek </a>
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Nama | ADE KRISNA SUBAGYO |
Jenis | Perorangan |
Penyunting | Sena Wijayanto |
Penerjemah |
Nama | Universitas Telkom, S1 Sistem Informasi - Kampus Purwokerto |
Kota | Bandung |
Tahun | 2025 |
Harga sewa | IDR 0,00 |
Denda harian | IDR 0,00 |
Jenis | Non-Sirkulasi |