Prawira, Yoga (2017) Klasifikasi opini netizen terhadap pemberlakuan Pasar Bebas ASEAN di Indonesia pada Twitter dengan Metode Support Vector Machine. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Text (Fulltext)
12650002.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (3MB) | Request a copy |
Abstract
ABSTRAK
Pasar bebas Asia Tenggara, dikenal dengan Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA), mulai berlaku akhir tahun 2016. Kemampuan memanfaatkan tantangan MEA menjadi peluang kemajuan Indonesia bergantung pada kesiapan pemerintah, pelaku usaha, dan masyarakat. Respon masyarakat Indonesia merupakan salah satu kunci utama yang dapat digunakan sebagai bahan evaluasi. Sehubungan bahwa Indonesia menjadi negara yang menduduki peringkat 8 dalam mengakses situs Twitter dengan demikian, data tweet tersebut dimanfaatkan untuk kepentingan evaluasi. Evaluasi yang dimaksud adalah klasifikasi tweet bersentimen positif dan negatif menggunakan metode support vector machine mencari hyperplane sebagai acuan penentuan kategori positif atau negatif. Dari penelitian ini memperoleh akurasi sebesar 70%, presisi 100% serta recall 90% pada dua kali pengujian. Hal ini membuktikan bahwa metode support vector machine dapat diterapkan untuk klasifikasi teks singkat khususnya tweet dengan baik.
ABSTRACT
Southeast Asia's free trade, known as Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA), takes effect by the end of 2016. The ability to take on MEA challenges into Indonesia's progress opportunities depends on the readiness of the government, businesses and communities. The response of Indonesian society is one of the main keys that can be used as an evaluation material. In connection that Indonesia is a country that ranks eighth in the men gakses Twitter site as such, the tweet of data used for the benefit evaluation. Evaluation is the classification of grudges positive and negative tweets using support vector machine looking hyperplane as a reference for determining a positive or negative categories. From this study obtained accuracy of 70%, 100% precision and 90% recall in two tests. This proves that the support vector machine method is very well.
مستخلص البحث
السوق الحرة في جنوب شرق آسيا، يعرف باسم مجموعة الاسيان الاقتصادية (MEA)، اعتبارا من نهاية عام ٢٠١٦ م. القدرة على استخدام التحديات إلى فرص MEA يعتمد التقدم في اندونيسيا على مدى استعداد الحكومة وقطاع الأعمال والمجتمع. استجابة المجتمع الاندونيسيا هي واحد من المفاتيح الأساسية التي يمكن استخدامها في التقييم. وفيما يتعلق أن إندونيسيا هو بلد يحتل المرتبة الثامنة في الوصول إلى موقع تويتر على هذا النحو، وسقسقة البيانات المستخدمة لتقييم فائدة. التقييم هو تصنيف الضغائن الإيجابية والسلبية تويت باستخدام شعاع الدعم الآلي أبحث الفائق كمرجع لتحديد وفئات إيجابية أو سلبية. من هذه الدراسة، الحصول على دقة ٧٠٪، ١٠٠٪ الدقة و ٩٠٪ على الاختبار مرتين. وهذا يثبت أن طريقة دعم آلة ناقلات يمكن تطبيقها على تصنيف النص القصير بشكل خاص مع جيد
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Crysdian, Cahyo and Santoso, Irwan Budi | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Text Mining; Sentimen; Twitter; Pasar Bebas; MEA; Support Vector Machine Text Mining; Sentiment; Twitter; Free Trade; MEA; Support Vector Machine النص التعدين; عاطفة; تويتر; السوق الحرة،; آلة دعم المتجهات; MEA | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Moch. Nanda Indra Lexmana | |||||||||
Date Deposited: | 20 Mar 2023 09:12 | |||||||||
Last Modified: | 20 Mar 2023 09:12 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/48610 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |