• Tidak ada hasil yang ditemukan

Twitter Sentiment Analysis mengenai Universitas Dian Nuswantoro Semarang menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor - UDiNus Repository

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2017

Membagikan "Twitter Sentiment Analysis mengenai Universitas Dian Nuswantoro Semarang menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor - UDiNus Repository"

Copied!
1
0
0

Teks penuh

(1)

TWITTER SENTIMENT ANALYSIS MENGENAI UNIVERSITAS DIAN

NUSWANTORO SEMARANG MENGGUNAKAN ALGORITMA

K-NEAREST NEIGHBOR

Danny Oka R1, Aisyatul Karima, S.Kom, MCS2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro

Jl.Imam Bonjol 207, Semarang 5013 E-mail : [email protected] E-mail : [email protected]

Abstrak

Pada penelitian kali ini dilakukan Sentiment Analysis untuk mengetahui bagaimana opini masyarakat terhadap Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Setelah dilakukan implementasi Sentiment Analysis tentang Universitas Dian Nuswantoro Semarang dengan data yang diperoleh dari Twitter sejumlah 1230 data, berdasarkan intensitas term frequency dapat dilihat bahwa kemunculan kata (term) “Semarang” menjadi peringkat pertama pada topik terkait Universitas Dian Nuswantoro. Muncul pula beberapa term lain seperti “mahasiswi”, “foto”, “bugil”, “juara”, “mahasiswa”, “wisuda”, “kampus” dan lain sebagainya. Terbukti Algoritma K-Nearest Neighbor mampu mengklasifikasikan dengan baik data tweets yang telah diperoleh kedalam dua kelas yaitu positif dan negatif. Hal ini ditunjukan dari tingginya nilai evaluasi yang diperoleh dari perhitungan Accuracy, Recall, Precission serta F-measure. Dimana nilai Acurracy tertinggi diperoleh pada percobaan k=5 dengan metode pelabelan menggunakan cluster yakni sebesar 98,85%. Kemudian untuk perhitungan Precission pada kelas negatif relatif rendah namun untuk kelas positif relatif tinggi. Untuk nilai Recall perhitungan antara kelas positif dan negatif sama tingginya, dengan nilai terendah adalah 86,36% pada kelas negatif menggunakan metode pelabelan manual, kemudian nilai perhitungan dari F-Measure tertinggi didapat pada perhitungan k=5 pada kelas negatif dengan metode pelabelan cluster yakni sebesar 99,34%.

Referensi

Dokumen terkait

PERNYATAAN KEASLIAN

menyatakan+'brphwa skripsi ini adalah hasil karya saya sendiri, dan apabila dikemudian hari ditemukan adanya bukti plagiat, manipulasi dan pemalsuan data maupun bentuk

Effendy, “Analisis Sentimen pada Twitter untuk Mengenai Penggunaan Transportasi Umum Darat Dalam Kota dengan Metode Support..

Dari hasil perhitungan cosine similarity ke- enam data, diperoleh hasil yang tertera pada Tabel 4. Data tersebut kemudian diurutkan mulai dari nilai terbesar hingga nilai

Dari hasil perhitungan cosine similarity ke- enam data, diperoleh hasil yang tertera pada Tabel 4. Data tersebut kemudian diurutkan mulai dari nilai terbesar hingga nilai

Gambar 3 Grafik Hasil Penelitian K=1 Gambar 3 merupakan hasil dari perhitungan persentase akurasi, presisi, dan recall pada masing-masing tingkat kematangan dengan nilai k=1 yang telah