Reza Irwanda Primary Author mixed material bibliography Banda Aceh Fakultas MIPA - Informatika 2022

Skripsi

Keberadaan media sosial sebagai media yang dapat menampung seluruh opini dari masyarakat mengenai hal-hal yang terjadi dalam kehidupan. Banyak hal yang dapat ditawarkan oleh media sosial, seperti, pengguna dapat dengan mudah menyebarkan informasi ataupun mencari pesan dengan cepat, memberitakan sebuah kegiatan kepada pengguna lainnya ataupun berkomunikasi tanpa harus bertatap muka secara langsung. Salah satu media sosial terbanyak yang digunakan oleh pengguna adalah Twitter. Perlu dilakukan penelitian analisis sentimen masyarakat di Twitter terhadap pariwisata dan kebudayaan Aceh menggunakan Support Vector Machine (SVM), Naive Bayesian dan K-Nearest Neighbour (KNN). Tahapan yang dilakukan yaitu pengumpulan data Twitter, preprocessing data dan analisis hasil klasifikasi. Total data yang terkumpul yaitu 10.320 data tweet. Klasifikasi sentimen dibagi menjadi 3 kategori yaitu positif, negatif dan netral. Akurasi model yang dibagun dengan SVM dibagi menjadi 3 kategori, yaitu positif-negatif dengan akurasi 80,40%, netral-negatif dengan akurasi 81,11%, positif-negatif dengan akurasi 76,50%. Selanjutnya akurasi model terbaik yang dibangun menggunakan Naive Bayesian yaitu 65,445% dengan menggunakan percentage split 80 dan K-Folds 10. Terakhir akurasi model terbaik yang dibangun menggunakan K-Nearest Neighbour yaitu 71,3787% dengan menggunakan nilai K sebanyak 17, percentage split 80 dan K-Folds 10. Kata kunci : Klasifikasi Twitter, SVM, Naive Bayesian, KNN. 0 ELECTRONIC THESES AND DISSERTATION Universitas Syiah Kuala 103995 2022-09-12 13:39:45 2022-09-14 08:58:35 machine generated