MUNANDAR, ARIS (2022) PERBANDINGAN KERNEL POLYNOMIAL DAN RBF PADA ALGORITMA SVM MULTICLASS UNTUK ANALISIS SENTIMEN DI TWITTER (Studi Kasus : Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat). Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.
![[img]](http://repository.teknokrat.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (Full Skripsi)
skripsi17312038.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (Abstrak)
abstrak17312038.pdf - Published Version Download (81kB) |
|
Text (BAB I Pendahuluan)
b117312038.pdf - Published Version Download (41kB) |
|
Text (BAB II Landasan Teori)
b217312038.pdf Download (220kB) |
|
Text (Daftar Pustaka)
daftar_pustaka17312038.pdf - Bibliography Download (104kB) |
Abstract
PPKM merupakan kebijakan pemerintah Indonesia untuk menangani penyebaran Virus Corona yang dibuat sejak awal tahun 2021. Maraknya pembahasan mengenai kebijakan PPKM di Twitter membuat penulis tertarik untuk menganalisa sentimen masyarakat Indonesia terhadap kebijakan PPKM tentang trobosan pemerintah dalam mengatasi penyebaran Virus Corona dengan Keyword “PPKM”. Sentimen yang digunakan adalah positif, negatif, dan netral. Metode yang digunakan untuk menganalisis opini masyarakat dengan data yang diperoleh pada sosial media Twitter menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dengan melakukan pendekedatan mult-iclass yaitu One Against One dan One Against Rest. SVM One Against Rest yang dikombinasikan dengan kernel Polynomial menghasilkan akurasi 98.9% sedangkan kombinasi dengan kernel RBF hanya 95.6%. SVM One Against One yang dikombinasikan dengan kernel Polynomial menghasilkan 98.9% namun kombinasi dengan kernel RBF berbeda sangat signifikan, yakni 77.6%. berdasarkan hal tersebut, dapat di katakan bahwa pendekatan One Against Rest lebih baik dibandingkan dengan One Against One. Sedangkan berdasarkan hasil evaluasi model dengan akurasi terbaik, yakni kombinasi pendekatan One Against Rest dan kernel Polynomial memiliki sebaran kelas berturut-turut adalah positif = 912, netral = 51, dan negatif = 26.
| Item Type: | Thesis (Strata 1) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | PPKM, Support Vector Machine, SVM Multi-class, One Against One, One Against Rest |
| Subjects: | TEKNIK KOMPUTER (S1) > Algoritma dan Pemrograman |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Informatika |
| Depositing User: | Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A |
| Date Deposited: | 26 Nov 2022 07:23 |
| Last Modified: | 26 Nov 2022 07:35 |
| URI: | http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/4078 |
Actions (login required)
 |
View Item |
