Zaman, Mohammad Robih Thuuluz (2020) Klasifikasi opini terhadap kebijakan publik Merdeka Belajar pada jejaring sosial Twitter menggunakan metode naïve bayes dengan seleksi fitur information gain. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (fulltext)
16650012_etheses.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (1MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK:
Kemudahan Twitter dalam mengekspresikan opini menjadikan Twitter memiliki jumlah pengguna yang terus bertambah. Pengguna Twitter di Indonesia juga gemar memberikan opini terhadap kebijakan yang ditetapkan oleh pemerintah dan sering menjadikannya trending topic. Penelitian ini memanfaatkan Twitter untuk klasifikasi tweet berbahasa Indonesia terhadap kebijakan publik Merdeka Belajar ke dalam kelas positif dan negatif. Metode yang digunakan dalam proses klasifikasi adalah Naïve Bayes dengan seleksi fitur Information Gain. Naïve Bayes melakukan perhitungan secara sederhana berdasarkan probabilitas kejadian. Atribut dalam Naïve Bayes juga bersifat independen sehingga setiap atribut tidak terikat satu sama lain. Seleksi fitur Information Gain diharapkan dapat meningkatkan akurasi dengan cara mengurangi fitur atau atribut yang tidak relevan. Berdasarkan skenario uji coba yang telah dilakukan, diperoleh hasil terbaik menggunakan jumlah fitur sebesar 40% dengan nilai akurasi 81.48%, presisi 89.74%, recall 76.09% dan f-measure 82.35%.
ABSTRACT:
Twitter's ease in expressing opinions makes Twitter has a growing number of users. Twitter users in Indonesia also like to give opinions on policies set by the government and often make them a trending topic. This study uses Twitter to classify Indonesian language tweets on the Merdeka Belajar public policy into positive and negative classes. The method used in the classification process is Naïve Bayes with the Information Gain feature selection. Naïve Bayes does a simple calculation based on the probability of an event. Attributes in Naïve Bayes are also independent so that each attribute is not bound to one another. Information Gain feature selection is expected to improve accuracy by reducing irrelevant features or attributes. Based on the trial scenarios that have been carried out, the best results are obtained using the number of features by 40% with an accuracy value of 81.48%, 89.74% precision, 76.09% recall and 82.35% f-measure.
مستخلص البحث:
تجعل سهولة تويتر في التعبير عن الآراء عد ًدا متزاي ًدا من المستخدمين. يحب مستخدمو في إندونيسيا أي ًضا تقديم آراء حول السياسات التي وضعتها الحكومة وغالبًا ما Twitter لتصنيف التغريدات ôللغة Twitter تجعلهم موضوًعا شائًعا. تستخدم هذه الدراسة الطريقة المستخدمة .الإندونيسية على سياسة التعلم العام المستقل إلى فصول إيجابية وسلبية Naïve Bayes. يقوم Information Gain مع اختيار Naïve Bayesفي عملية التصنيف هي مستقلة Naïve Bayesبحساب بسيط يعتمد على احتمالية وقوع حدث. السمات في Informationأي ًضابحيثلاترتبطكلسمةببعضهاالبعض.منالمتوقعأنيؤدياختيارميزة
إلى تحسين الدقة من خلال تقليل الميزات أو السمات غير ذات الصلة. بناء على Gain السيناريو التجريبي الذي تم القيام به ، تم الحصول على أفضل النتائج ôستخدام عدد من -f و %76.09 recall و %89.74 precision و %81.48 Accuracyبقيمة 40%الميزات
measure 82.35%
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Hariyadi, M. Amin and Holle, Khadijah Fahmi Hayati | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | opini;twitter;seleksi fitur;naïve bayes;information gain;opinion;feature selection;الرأي;تويتر;اختيار الميزة | |||||||||
Subjects: | 08 INFORMATION AND COMPUTING SCIENCES > 0801 Artificial Intelligence and Image Processing > 080107 Natural Language Processing | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Mohammad Robih Thuuluz Zaman | |||||||||
Date Deposited: | 23 Jul 2020 13:52 | |||||||||
Last Modified: | 23 Jul 2020 13:52 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/20173 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |