Okza Pradhana, Mahendra (2020) Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Uji Coba LRT Jakarta menggunakan Improved K-Nearest Neighbor dan Information Gain. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Perkembangan sistem transportasi saat ini sangat memberikan kemudahan bagi masyarakat untuk berpindah dari satu tempat ke tempat lainnya. Salah satu transportasi umum yang cukup baru yaitu Light Rail Transit (LRT). LRT atau kereta api ringan sempat mengadakan uji coba public secara gratis hanya dengan mendaftarkan diri melalui situs LRT Jakarta. Untuk meningkatkan dan memaksimalkan pelayanan dari LRT Jakarta, mereka memiliki akun media sosial di mana masyarakat dapat memberikan masukan atau feedback maupun penilaian. Salah satu cara yang dapat dilakukan yaitu dengan analisis sentimen untuk mengetahui apakah masyarakat menyukai pelayanan yang diberikan oleh LRT Jakarta. Pada penelitian ini menggunakan Improved KNN sebagai metode klasifikasi untuk mengetahui sentimen masyarakat ditambah dengan Information Gain untuk menyeleksi fitur yang digunakan saat proses klasifikasi. Proses dari analisis sentimen ini meliputi pengumpulan data, text preprocessing yang menghasilkan data bersih, kemudian pembobotan pada term dengan tf idf dilanjutkan dengan seleksi fitur menggunakan Information Gain. Selanjutnya, melakukan klasifikasi dengan Improved KNN menggunakan fitur hasil seleksi sebelumnya. Data yang digunakan merupakan data primer yang bersumber dari tiga media sosial yakni Youtube, Twitter dan Facebook. Hasil dari penelitian ini yaitu f-measure terbaik diperoleh saat k=11 menggunakan threshold 100% atau seluruh term digunakan yakni sebesar 85.51% dengan rata-rata waktu komputasi yang dihitung dari 5-fold sebesar 0.4647 menit.
English Abstract
Current transportation development system has giving easiness for society to moving from place to another places. One of quite new public transportation is Light Rail Transit (LRT). LRT or light railroad have an opportunity to held public trial access for free just by registering yourself in LRT Jakarta website. For improving and maximize LRT Jakarta services, they have social media account where people may give feedback and assessment. One of way that could be done is by sentiment analysis to find out whether the society likes the services provided by LRT Jakarta. This study is using the Improved KNN as a classification method to determine people sentiment coupled with Information Gain to select features used during the classification process. The process of sentiment analysis includes data collection, text preprocessing that produces clean data, then weighting the terms with tf idf followed by feature selection using Information Gain. The next step is classification with Improved KNN using the features of the previous selection. The data used are primary data sourced from three social media namely Youtube, Twitter and Facebook. The results of this study are the best f-measure obtained when k = 11 using a 100% threshold or the whole term used that is equal to 85.51% with an average computational time calculated from 5-fold of 0.4647 minutes
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | 0520150235 |
| Uncontrolled Keywords: | LRT, klasifikasi, analisis sentimen, improved KNN, information gain, tf idf.,LRT, classification, sentiment analysis, improved KNN, information gain, tf idf. |
| Subjects: | 600 Technology (Applied sciences) > 621 Applied physics |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Unnamed user with username nova |
| Date Deposited: | 26 Aug 2022 01:30 |
| Last Modified: | 26 Aug 2022 01:30 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/193600 |
![[thumbnail of DALAM MASA EMBARGO]](http://repository.ub.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (DALAM MASA EMBARGO)
Mahendra Okza Pradhana.pdf Restricted to Registered users only until 31 December 2023. Download (37MB) |
Actions (login required)
 |
View Item |