Herwasto, Suharyo (2018) ANALISIS SENTIMEN FIGUR BAKAL CALON PRESIDEN INDONESIA 2019 DENGAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

	Text Cover.pdf Baca Disini (537kB) | Download (537kB)
	Text Abstrak.pdf Baca Disini (67kB) | Download (67kB)
	Text Daftar Isi.pdf Baca Disini (95kB) | Download (95kB)
	Text Publikasi.pdf Baca Disini (74kB) | Download (74kB)
	Text Bab I.pdf Baca Disini (127kB) | Download (127kB)
	Text Bab II.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (232kB) | Download (232kB)
	Text Bab III.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (565kB) | Download (565kB)
	Text Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (552kB) | Download (552kB)
	Text Bab V.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (108kB) | Download (108kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Baca Disini (122kB) | Download (122kB)
	Text Lampiran.pdf Baca Disini (338kB) | Download (338kB)

Abstract

Pada tahun politik 2018 akan saling bermunculan tokoh-tokoh yang digaungkan untuk menjadi calon Presiden Indonesia 2019. Proses pengenalan tokoh tersebut umumnya kini menggunakan media sosial, sehingga akan muncul opini-opini dari pengguna media sosial. Opini yang muncul tidak hanya mengandung polaritas positif dan negatif, namun juga mengandung kalimat subjektif dan objektif. Dengan menggunakan algoritma machine learning, yakni Support Vector Machine, dilakukan analisis sentimen. Hasil dari analisis sentimen ini lebih maksimal menggunakan kernel Linear dengan nilai C=0.01 didapatkan nilai rata-rata akurasi 67%, presisi 64.3%, recall 68.67%, f-measure 66% untuk polaritas sentimen, sedangkan untuk subjektivitas sentimen rata-rata akurasi 67%, presisi 81.67%, recall 65.67%, f-measure 71.67%.

Kata Kunci : analisis sentimen, support vector machines, figur bakal calon Presiden Indonesia 2019

Dosen Pembimbing:	Subroto, Imam Much Ibnu and Badie'ah, Badie'ah | nidn0613037301, nidn0619018701
Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 5 UNISSULA
Date Deposited:	19 Nov 2019 06:49
Last Modified:	19 Nov 2019 06:49
URI:	https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/13495

Actions (login required)

View Item