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
Restricted to Repository staff only

File Pdf (537kB)
Text
Abstrak.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (67kB)
Text
Daftar Isi.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (95kB)
Text
Publikasi.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (74kB)
Text
Bab I.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (127kB)
Text
Bab II.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (232kB)
Text
Bab III.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (565kB)
Text
Bab IV.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (552kB)
Text
Bab V.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (108kB)
Text
Daftar Pustaka.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (122kB)
Text
Lampiran.pdf
Restricted to Repository staff only

File Pdf (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

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Subjects: T Technology > T Technology (General)
Divisions: Fakultas Teknologi Industri
Fakultas Teknologi Industri > Mahasiswa FTI - Skripsi Teknik Informatika
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
View Item