• Tidak ada hasil yang ditemukan

Repositori Institusi | Universitas Kristen Satya Wacana: Perbandingan Implementasi Metode SMOTE pada Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat tentang Mixue

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2024

Membagikan "Repositori Institusi | Universitas Kristen Satya Wacana: Perbandingan Implementasi Metode SMOTE pada Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Analisis Sentimen Opini Masyarakat tentang Mixue"

Copied!
2
0
0

Teks penuh

(1)

11

5.

Daftar Pustaka

[1] Cahyaningtyas, C., Nataliani, Y., & Widiasari, I. R. (2021). Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE. Aiti, 18(2), 173–184. https://doi.org/10.24246/aiti.v18i2.173-184

[2] Iftikar, M. A., Informatika, F., Telkom, U., Sibaroni, Y., Informatika, F., Telkom, U.,

& Belakang, A. L. (2022). Analisis Sentimen Twitter: Penanganan Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Hybrid Naïve Bayes , Decision Tree , dan Support Vector Machine.

9(3), 1809–1816.

[3] Lintang Siltya Utami. (t.t.). Ngakak! Mixue Jadi Trending Topic Twitter, Warganet Sebut Indonesia Dijajah Tiga Kali. Diambil 7 Februari 2023, dari https://www.suara.com/tekno/2022/12/28/122252/ngakak-mixue-jadi-trending-topic-

twitter-warganet-sebut-indonesia-dijajah-tiga-kali

[4] Madura, T. (t.t.). Apa itu Mixue, Sempat Trending di Twitter dan Jadi Guyonan, Gerai Minuman yang Tersebar di Indonesia. Diambil 21 Januari 2023, dari https://www.msn.com/id-id/berita/other/apa-itu-mixue-sempat-trending-di-twitter-dan-jadi- guyonan-gerai-minuman-yang-tersebar-di-indonesia/ar-AA15Jjz1

[5] Mohamad, A. K. (2020). Classification of Twitter Data by Sentiment Analysis in the Malay Language. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8(June), 2730–2738. https://doi.org/10.30534/ijeter/2020/83862020

[6] Mufidah, F. S., Winarno, S., Alzami, F., Udayanti, E. D., & Sani, R. R. (2022).

Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Layanan Shopeefood Melalui Media Sosial Twitter Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier. JOINS (Journal of Information System), 7(Mei), 14–25. https://doi.org/10.33633/joins.v7i1.5883

[7] Normah, Rifai, B., Vambudi, S., & Maulana, R. (2022). Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 8(2), 174–180. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2

[8] Reviews, C. (2020). An efficient Decision Tree Algorithm for analyzing the Twitter Sentiment Analysis. 7(04), 1010–1018.

[9] Rizkia, S., Budi Setiawan, E., & Puspandari, D. (2019). Analisis Sentimen Kepuasan Pelanggan Terhadap Internet Provider Indihome di Twitter Menggunakan Metode Decision Tree dan Pembobotan TF-IDF. e-Proceeding of Engineering, 6(Agustus), 9683–9693.

[10] Tim Redaksi, C. I. (t.t.). Pantesan Harganya Murah, Ternyata Ini Rahasia Bisnis

Mixue. Diambil 21 Januari 2023, dari

https:https://www.cnbcindonesia.com/lifestyle/20230104182558-33-402849/pantesan- harganya-murah-ternyata-ini-rahasia-bisnis-mixue

(2)

12 [11] Trianto, R. B., Triyono, A., & Arum, D. M. P. 2020. Klasifikasi Rating Otomatis pada Dokumen Teks Ulasan Produk Elektronik Menggunakan Metode N-gram dan Naïve Bayes.

Jurnal Informatika Universitas Pamulang, 5(September), 295.

https://doi.org/10.32493/informatika.v5i3.6110

[12] Rozaq, A., Yunitasari, Y., Sussolaikah, K., Sari, E. R. N., & Syahputra, R. I. 2022.

Analisis Sentimen Terhadap Implementasi Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka Menggunakan Naïve Bayes, K-Nearest Neighboars Dan Decision Tree. Jurnal Media Informatika Budidarma, 6(2), 746. https://doi.org/10.30865/mib.v6i2.3554

[13] Isnain, A. R., Sakti, A. I., Alita, D., & Marga, N. S. 2021. Sentimen Analisis Publik Terhadap Kebijakan Lockdown Pemerintah Jakarta Menggunakan Algoritma Svm. Jurnal Data Mining Dan Sistem Informasi, 2(1), 31. https://doi.org/10.33365/jdmsi.v2i1.1021 [14] Darwis, D., Pratiwi, E. S., & Pasaribu, A. F. O. 2020. Penerapan Algoritma Svm Untuk Analisis Sentimen Pada Data Twitter Komisi Pemberantasan Korupsi Republik Indonesia. Edutic - Scientific Journal of Informatics Education, 7(1), 1–11.

https://doi.org/10.21107/edutic.v7i1.8779

[15] Baita, A., Pristyanto, Y., & Cahyono, N. 2021. Analisis Sentimen Mengenai Vaksin Sinovac Menggunakan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN). Information System Journal (INFOS), 4(2), 42–46.

https://jurnal.amikom.ac.id/index.php/infos/article/view/687

Referensi

Dokumen terkait

dan Lukito (2017) untuk identifikasi spam pada komentar Instagram, dengan mengimplementasikan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine menghasilkan akurasi

Dalam penelitian ini digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). hasil penelitian sebelumnya yang telah dil- akukan menyimpulkan bahwa algoritma ini memiliki tingkat

Pada penelitian ini, penulis menggunakan tiga algoritma yaitu Naïve bayes, Logistic Regression dan Support Vector Machine untuk mendapatkan hasil akurasi terbaik dengan

3.3 Perbandingan Kedua Algoritma Hasil prediksi dari kedua algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine dengan metode latih percentage split dan k-fold cross validation

Kesimpulan Hasil dari analisis sentimen dengan menggunakan Support Vector Machine terhadap Anies Baswedan pada media sosial twitter tanpa balancing data, didapatkan accuracy sebesar

Dengan menerapkan metode Support Vector Machine untuk analisis sentimen terhadap layanan Indihome berdasarkan data tweet berdasarkan Tabel 12 hasil evaluasi menggunakan Confussion

1 Tinjauan Pustaka No Detail Refrensi Keterangan 1 Judul Klasifikasi Data Twitter Pelanggan Berdasarkan Kategori myTelkomsel Menggunakan Metode Support vector machine SVM Tahun

Maka penelitian ini merumuskan masalah yang akan diteliti yaitu bagaimana cara menerapkan algoritma Support Vector Machine untuk sentiment di media sosial twitter, dan peneliti juga