Analisis Sentimen Twitter Bahasa Indonesia dengan Word2Vec

FARHAN WAHYU KURNIAWAN

Informasi Dasar

250 kali
20.04.1492
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

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 (tweet). 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 word2vec untuk mengekstraksi fitur dengan mengkonversi data menjadi nilai vektor. Word2Vec memiliki keunggulan dapat melihat hubungan semantik antar kata. Metode klasifikasi pada penelitian ini menggunakan support vector machine (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 word2vec dan SVM menghasilkan tingkat presisi sebesar 64,4%, recall sebesar 58%, dan f-score sebesar 61,1%

Subjek

Text mining
 

Katalog

Analisis Sentimen Twitter Bahasa Indonesia dengan Word2Vec
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FARHAN WAHYU KURNIAWAN
Perorangan
WARIH MAHARANI
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2020

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini