Analisis Sentimen pada Twitter untuk Menilai Performansi Program Televisi dengan Kombinasi Metode Lexicon-Based dan Support Vector Machine
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Akan tetapi, bukan berarti KUHP tidak dapat diterapkan sama sekali jika terjadi perbuatan main hakim sendiri, dengan dasar hukum Kitab Undang-Undang Hukum
Ferdi Alvianda, Indriati, “Analisis Sentimen Konten Radikal Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” vol. Hayatin, “Sarcasm detection
Skenario ujicoba untuk melihat seberapa baik sistem yang telah dibuat, dengan mengambil data dari tweet dengan kata kunci jokowi dan prabowo sebanyak 128
Penelitian ini menggunakan enam metode untuk klasifikasi yaitu Lexicon-based classifier, Naïve Bayes, Bayesian Network, SVM (Support Vector Machine), C4.5 (Decision
Tabel VI Contoh hasil pelabelan manual No Tweet Kelas 1 pengen buka usaha tapi belum ada modal menangkan hadiah modal Positif usaha total 400jt kompetisi kisahku bersama kartu praker
Penelitian ini dilakukan dengan mempelajari penelitian-penelitian terdahulu yang memiliki keterkaitan tentang analisis sentimen, metode Lexicon Based dan Naïve Bayes
Klasifikasi sentimen dengan Lexicon Based adalah klasifikasi berdasarkan kata positif, kata negatif ataupun netral yang ada pada tweets yang telah dibersihkan pada
Fauzi, “Analisis Sentimen Tingkat Kepuasan Pengguna Penyedia Layanan Telekomunikasi Seluler Indonesia Pada Twitter Dengan Metode Support Vector Machine dan Lexion Based Feature,”
