Sentimen Analisis Terkait Lockdown pada Sosial Media Twitter
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Oleh Karena itu, pada penelitian ini dilakukan perbandingan antara metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine pada analisis sentimen review pengguna
Dari hasil pengujian yang dilakukan terhadap 1500 data komentar pengguna, evaluasi model menggunakan 10 Fold Cross Validation menunjukan bahwa tingkat keakurasian untuk kepuasan
Data opini tersebut dilabelkan dan diklasifikasikan menjadi kelas positif, dan kelas negatif, dengan menggunakan metode support vector machine (SVM), dimana data
Ferdi Alvianda, Indriati, “Analisis Sentimen Konten Radikal Di Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM),” vol. Hayatin, “Sarcasm detection
Laporan tugas akhir ini menjelaskan percobaan yang mengaplikasikan kembali metode Naive Bayes, Maximum Entropy, dan Support Vector Machine untuk analisis
Dari hasil penelitian terhadap analisis sentimen data twitter dengan menggunakan text mining pada suatu produk dapat disimpulkan sebagai berikut : 1. Algoritma Naïve Bayes
Judul Skripsi : Analisis Sentimen Terhadap Layanan Provider Telkomsel Pada Jejaring Sosial Twitter Menggunakan Algoritma Support Vector Machine.. Telah berhasil dipertahankan
Selain itu, tweet dengan bahasa asing akan dihapus, karena data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data Twitter Bahasa Indonesia, menghilangkan link URL
