Merdekawati, NiNengahDewi (2014) Analisis Sentimen Pencitraan Elite Politik Berdasarkan Opini Melalui Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Additive Kernel SVM. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Salah satu media sosial yang banyak digunakan di Indonesia adalah twitter. Umumnya pengguna menggunakan media sosial twitter sebagai sarana untuk berkomunikasi dengan kerabat, berjualan barang dan jasa atau hanya untuk mengeluarkan aspirasinya. Namun tak hanya itu banyak orang yang menggunakan media sosial twitter sebagai ajang pencitraan dirinya kepada publik. Contohnya dalam bidang politik, menjelang pemilu 2014 banyak elite politik menggunakan twitter sebagai media untuk mendekatkan diri dan menarik simpati masyarakat. Sehingga para elite politik berlomba-lomba untuk menunjukan citra baik dirinya agar dikenal oleh masyarakat luas. Tetapi tidak sedikit pencitraan yang dilakukan oleh elite politik selalu mendapat respon yang baik dari masyarakat. Begitu banyaknya elite politik menggunakan media sosial twitter untuk pencitraan menjadi pembahasan yang menarik untuk dilakukan analisis sentimen. Analisis sentimen dapat digunakan untuk mengetahui tanggapan atau respon masyarakat terhadap pencitraan yang dilakukan oleh elite politik. Implementasi analisis sentimen ini menggunakan beberapa Additive Kernel SVM. Kelebihan metode Additive Kernel SVM yaitu memberikan perbaikan akurasi dibandingan dengan kernel yang lain dan dapat digunakan untuk klasifikasi pada data skala besar atau data yang bersifat real-time. Hasil pengujian pada sistem menunjukan bahwa akurasi terbaik dengan menggunakan Additive Kernel SVM yaitu Intersection Kernel dengan parameter training (λ = 0.5, konstanta γ = 0.01, ε =0.00001 , dan maksimum iterasi = 100) dan perbandingan rasio data latih dan data uji sebesar 90% data latih dan 10% data uji, dengan akurasi sebesar 90%.
English Abstract
One of the most used social media in Indonesia is Twitter. Usually users use Twitter as a communication tool to comunicate with their family, sell products, or publish their opinions, moreover many of the users use Twitter as a media to introduce their self-image to public. For example in politics, approaching 2014 Indonesian’s election, many of the political elites use Twitter as a media to make their image represent of the society. The political elites compete to show their good image to make their image widely known and most of the image they’ve created always get good responses from the society. Looking at so many political elites use Twitter to image their figure, it would be an interesting study to do sentiment analysis. Sentiment analysis can be used to know the responses of the society about the imaging of the political elites. The implementation of the sentiment analysis use some of the Additive Kernel SVM method. Additive Kernel SVM can improve the accuracy compared with other kernels and can be used to classify big scale data or real-time data. The results of testing on the system showed that the best accuracy by using Additive Kernel SVM is Intersection Kernel with parameter training (λ = 0.5, constanta γ = 0.01, ε = 0.00001, and maximum iterations = 100) and comparison the ratio of the trainer data and data test much as 90 percent of the data trainer and 10 percent of the data test, with accuracy of 90%.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2014/147/051404256 |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 005 Computer programming, programs, data |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Budi Wahyono Wahyono |
| Date Deposited: | 04 Aug 2014 14:07 |
| Last Modified: | 20 Oct 2021 03:58 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/145932 |
Preview |
Text
LAPORAN_SKRIPSI_105060801111025_Ni_Nengah_Dewi_Merdekawati.pdf Download (5MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |