Sentimen analisis terkait isu agama pada media sosial Twitter dengan metode Support Vector Machine

Dewi, Kania (2019) Sentimen analisis terkait isu agama pada media sosial Twitter dengan metode Support Vector Machine. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (35kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (271kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (213kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (258kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (538kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (849kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (826kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (125kB) | Request a copy
	Text (DAFTAR PUSTAKA) 9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (355kB) | Request a copy

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang cenderung digunakan untuk mengutarakan pendapat, mebahas isu atau peristiwa terkini yang terjadi disekitar penggunanya. Dalam rentang waktu yang cukup singkat opini atau pendapat tersebut dapat dengan mudah dilihat oleh banyak pihak yang kemudian memunculkan pendapat atau opini lain dari isu tersebut. Terlebih pada tahun politik seperti sekarang banyak isu dimunculkan terutama isu SARA dan semakin sensitif ketika sentiment agama terlibat. Dari itu muncul isu panas berkaitan dengan agama diantaranya muncul isu khalifah yang berkaitan erat dengan HTI dan gerakan radikalisme. Dari opini yang muncul tersebut memiliki beragam sentiment baik itu positif atau negatif. Maka pada penelitian ini dibangun sistem analisis sentimen yang menerapkan metode Support Vector Machine. Berdasarkan hasil penelitian terdahulu Support Vector Machine memberikan unjuk kerja yang baik dalam sentimen analisis. Analisis sentiment ini menggunakan data yang diambil dari twitter dengan menggunakan kata kunci radikalisme, HTI dan khilafah. Melalui proses crawling didapat data sebanyak 400 tweet yang akan di preprocessing sebelum dilakukan analisis sentimen. Dari hasil uji akurasi yang dilakukan sistem memperoleh nilai precission 65% recall 93 % dan accuracy 66% dari jumlah data testing 400 dan menghasilkan 253 data testing yang mengandung feature, dengan parameter terbaik yang didapat yaitu C=10 dan γ=0,4 dengan rataan akurasi sebesar 85%.

Actions (login required)

View Item