Analisis Klasifikasi Opini Pada Jejaring Sosial Twitter Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN)

Aloysia Renata

Informasi Umum

Kode

113080297

Klasifikasi

005.1 - Computer programming

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Rekayasa Perangkat Lunak

Dilihat

15 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAKSI: Seiring dengan perkembangan teknologi dalam hal pengumpulan dan penyimpanan data menyebabkan tumpukan data yang sangat banyak. Dengan adanya kumpulan data yang banyak, maka munculah suatu kebutuhan untuk bisa memanfaatkan data tersebut. Pemanfaatan data tersebut tentunya bertujuan untuk mendapatkan informasi yang penting dari pola-pola data yang terbentuk. Opini adalah sebuah pendapat yang sebenarnya cukup berharga untuk proses pengambilan keputusan. Saat ini hampir seluruh manusia mempunyai account pada jejaring sosial, mereka senang berekspresi mengungkapkan opini melalui internet atau dunia maya, termasuk Twitter. Proses untuk mendapatkan informasi atau pola-pola berharga dari sekumpulan data tersebutlah yang dinamakan data mining. Opinion mining adalah salah satu cabang dari data mining yang hanya fokus terhadap pengolahan data dengan jenis opini. Dan klasifikasi merupakan salah satu metode dari data mining. Salah satu algoritma klasifikasi yang cukup dikenal adalah K-Nearest Neigbor (KNN). Algoritma KNN dengan lazy learning bisa dikatakan cukup sederhana karena dapat bekerja tanpa proses training. Algoritma ini bekerja berdasarkan jarak terpendek dari satu record ke record lain pada label sample untuk menentukan KNN-nya dan mudah untuk di implementasikan. Dari hasil pengujian dan analisis didapat bahwa dibutuhkan sejumlah K untuk menghasilkan nilai True Positif dan True Negatif yang cukup tinggi.Kata Kunci : Data mining, opini, klasifikasi, KNNABSTRACT: The development of technology for the collection and storage of data causes the stack of data very much. Given that many data sets, creating a need to be able to utilize the data. Utilization data is of course intended to get important information from the data patterns are formed. Opinion is an opinion that is actually quite valuable to the decision making process. Currently, almost all humans have an account on social networking, they are happy expression or express opinions through the internet virtual world, including Twitter. The process to obtain information or patterns from a collection of valuable data is called data mining. Opinion mining is a branch of data mining, which focuses on data processing to the type of opinion. And classification is one method of data mining. One well-known classification algorithms are K-Nearest Neigbor (KNN). KNN with lazy learning algorithms can be quite simple as it can work without the training process. The algorithm works based on the shortest distance from one record to another record on the label sample to determine its KNN and easy to implement. From the test results and analysis obtained the required number of produce a value of True Positives and True Negatives are pretty high.Keyword: Data mining, classification, K-nearest neigbor, opinion