ANALISA SENTIMEN DAN KLASIFIKASI KOMENTAR POSITIF NEGATIF PADA TWEET COVID 19 DENGAN K-NEAREST NEIGHBOR
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Stikubank
Author
Haryanto, Bayu Dwi
Subject
QA Mathematics
Datestamp
2021-06-07 04:47:08
Abstract :
Abstrak Dengan banyaknya pengguna Twitter yang menyampaikan opini-opini tersebut dapat dimanfaatkan untuk mencari sebuah informasi. Namun dalam pemanfaatannya membutuhkan analisis yang tepat sehingga informasi yang dihasilkan dapat membantu banyak pihak untuk mendukung suatu keputusan atau pilihan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis opini ? opini tweet adalah analisa sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi algoritma KNN dalam mengklasifikasikan sebuah tweet opini tentang Covid 19 sehingga dapat diketahui termasuk ke dalam kelas bersentimen positif atau negatif.. Data tweet yang digunakan pada penelitian adalah sebanyak 100 tweet yang dibagi menjadi 2 yaitu data latih sebanyak 85 data tweet dan data uji sebanyak 15 data tweet yang disimpan dalam format xlsx. Metode K-Nearest Neighbor dalam melakukan klasifikasi tweet Covid 19 positif atau negatif dengan 85 data latih dan 15 data uji mendapat hasil akurasi sebesar 87 %.. Hasil akurasi yang cukup tinggi yaitu 87% maka metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi tweet Covid 19 positif atau negatif secara otomatis
Abstrak Dengan banyaknya pengguna Twitter yang menyampaikan opini-opini tersebut dapat dimanfaatkan untuk mencari sebuah informasi. Namun dalam pemanfaatannya membutuhkan analisis yang tepat sehingga informasi yang dihasilkan dapat membantu banyak pihak untuk mendukung suatu keputusan atau pilihan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis opini ? opini tweet adalah analisa sentimen. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasi algoritma KNN dalam mengklasifikasikan sebuah tweet opini tentang Covid 19 sehingga dapat diketahui termasuk ke dalam kelas bersentimen positif atau negatif.. Data tweet yang digunakan pada penelitian adalah sebanyak 100 tweet yang dibagi menjadi 2 yaitu data latih sebanyak 85 data tweet dan data uji sebanyak 15 data tweet yang disimpan dalam format xlsx. Metode K-Nearest Neighbor dalam melakukan klasifikasi tweet Covid 19 positif atau negatif dengan 85 data latih dan 15 data uji mendapat hasil akurasi sebesar 87 %.. Hasil akurasi yang cukup tinggi yaitu 87% maka metode K-Nearest Neighbor dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi tweet Covid 19 positif atau negatif secara otomatis
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
