Natalia, Imada Wahyu (2023) Klasifikasi komentar youtube menggunakan metode Naive Bayes Classifier. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
19650046.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (2MB) | Preview |
Abstract
ABSTRAK:
Salah satu dampak dari digitalisasi di era modern ini yakni meluasnya penggunaan media sosial. Berbagai kalangan dari berbagai latar belakang dan usia dapat dengan mudah mengakses media sosial. Hal ini memungkinkan pengguna dapat berinteraksi dengan pengguna lain. Salah satu platform yang paling banyak digunakan untuk berinteraksi dengan pengguna lain terkait dengan video yang trending/populer yakni youtube. Melalui fitur komentar di youtube, pengguna dapat mengungkapkan pendapat atau tanggapan mereka terhadap suatu video. Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasikan komentar youtube menjadi kelas positif, negatif dan netral. Pengklasifikasian tersebut untuk mengetahui gambaran tentang sentiment atau pendapat pengguna terhadap suatu video menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC). NBC dipilih karena algoritma ini sebagai metode klasifikasi teks sederhana yang dihitung dari probabilitas yang didasarkan pada kemunculan kata terhadap komentar youtube. Kemudian untuk mengetahui seberapa baik model digunakan untuk klasifikasi dilakukan pengukuran kinerja model untuk mendapatkan nilai akurasi, presisi dan recall. Sebanyak 1000 data komentar youtube dilakukan uji coba hasilnya menunjukkan bahwa nilai akurasi yang diperoleh sebesar 78% pada nilai k-20 yakni fold ke-1, nilai presisi di kelas positif diperoleh sebesar 69%, kelas negatif sebesar 87%, kelas netral sebesar 67% dan nilai recall pada kelas positif sebesar 86%, kelas negatif 84% dan kelas netral sebesar 40%. Berdasarkan hasil pengujian evaluasi model dengan k-fold cross validation dapat disimpulkan bahwa metode tersebut mempengaruhi nilai akurasi dan meningkatkan performa dalam sistem.
ABSTRACT:
One of many impact from digitalization in modern era is the expanding use of
social media. There's various groups with various age and background that can easily
access the social media, that makes people can connect with others and interact related with
trending video on youtube. Through youtube comments feature, the user can write their
opinion against the video. The purpose of this study is to classsified the commentary on
youtube within classes, with the class is, positive, negative and netral. This classification
will show the overview about sentiment or opinion about an video using Naive Bayes
Classifier (NBC). NBC methods has been selected because this methods contains simple
text classifying that be counted by probability or incident based on word appearance in the
commentary. Next is the calculation to find out how well the model is used for classification
to get the value of accuration, precision and recall. About 1000 youtube commentar data
the results showed that the accuracy value obtained was 78% at the 1 th k-20 fold value,
the precision value in the positive class was obtained by 69%, the negative class was 87%,
the neutral class was 67% and the recall value in the positive class is 86%, the negative
class is 84% and the neutral class is 40%. Based on the results of model evaluation testing
with k-fold cross validation, it can be concluded that this method affects the value of
accuracy and improves performance in the system.
مستخلص البحث:
أحدآثارالرقمنةفيهذاالعصرالحديثهوالاستخدامالواسعلوسائلالتواصلالاجتماعي.يمكنللعديدمنالأشخامنمختلف
الخلفياتوالأعمارالوصولبسهولةإلىوسائلالتواصلالاجتماعي.يتيحذلكللمستخدمينالاتصالوالتفاعلمعمستخدمين
آخرينكةلمشارالمعلوماتأوتبادلالآراء.يعدموقع YouTube أحدأكثرالمنصاتاستخدامًاللتفاعلمعالمستخدمينالآخرين
المرتبطينبمقاطعالفيديوالشائعة/الشائعة.منخلالميزةالتعليقاتعلى YouTube ، يمكنللمستخدمينالتعبيرعنآرائهم
أوردودهمعلىمقطعفيديو.يعدموقع YouTube أحدأكثرالمنصاتاستخدامًاللتفاعلمعالمستخدمينالآخرينالمرتبطين
بمقاطعالفيديوالشائعة/الشائعة.منخلالميزةالتعليقاتعلى YouTube ، يمكنللمستخدمينالتعبيرعنآرائهمأوردودهم
علىمقطعفيديو.تاختيارطريقة Naive Bayes Classifier لأنهذهالطريقةعبارةعنطريقةبسيطةلتصنيفالنص
يتمحسابهامنالاحتمالاتًبناءعلىظهورالكلماتفيتعليقات YouTube. ثلمعرفةمدىاستخدامالنموذجفيالتصنيف ،
يتمإجراءقياساتالنموذجللحصولعلىقيمالدقةوالدقةواسترجاعالبيانات.حوالي1000منبياناتالتعليقعلى Youtube
أظهرتالنتائجأنقيمةالدقةالتيتالحصولعليهاكانت78٪عندقيمة1 k-20 أضعاف،وتالحصولعلىقيمةالدقةفي
الفئةالإيجابيةبنسبة69٪،كانتوالفئةالسلبية87٪،كانتوالفئةالمحايدة67٪وقيمةالاسترجاعفيالفئةالموجبة86٪والفئة
السلبية84٪والفئةالمحايدة40٪.ًبناءعلىنتائجاختبارتقييمالنموذجمعالتحققمنصحة k-fold ، يمكناستنتاجأنهذه
الطريقةتؤثرعلىقيمةالدقةوتحسنالأداءفيالنظ
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Supervisor: | Hariri, Fajar Rohman and Aziz, Okta Qomaruddin |
Keywords: | Klasifikasi Teks; Pengujian cross validasi; Naïve Bayes Text Classificationl; Testing K-fold Cross Validation; Naïve Bayes صنيف النص ; اختبار التحقق من الصحة عبر K-fold ; Naïve Bayes |
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: | Imada Wahyu Natalia |
Date Deposited: | 24 May 2023 10:28 |
Last Modified: | 24 May 2023 10:28 |
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/50223 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
![]() |
View Item |