Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
Didi Rosiyadi
Pasca Sarjana, STMIK Nusa Mandiri Fakultas Teknik Informasi, Universitas BSI Pusat Penelitian Informatika, LIPI
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISA SENTIMEN TERHADAP TOKOH PUBLIK MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Deni Rusdiaman; Didi Rosiyadi
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 4, No 2 (2019): JULI 2019
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (44.078 KB) | DOI: 10.24114/cess.v4i2.13796

Abstract

Twitter merupakan salah satu sosial media yang banyak digunakan oleh masyarakat dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah twitter digunakan sebagai tempat untuk menyampaikan setiap pendapat atau opini terhadap suatu hal seperti pendapat atau opini terhadap tokoh publik. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisa sentimen terhadap tokoh publik yang diungkapkan masyarakat melalui jejaring sosial twitter. Ada beberapa tahap dalam melakukan sentiment analis diantaranya adalah pengumpulan data menggunakan API Twitter, memberikan label kepada setiap twit secara manual, Pre Processing Data dan POS Tagging. Untuk mendapatkan hasil esktraksinya, penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Mechine agar hasil tersebut dapat dibandingkan keakurasiannya. Hasil dari penilitian ini didapat bahwa algoritma Support Vector Machine memiliki tingkat keakurasian sebesar 73.96% sedangkan untuk algoritma Naïve Bayes Classifier memiliki tingkat keakurasian sebesar 71.94% dengan menggunakan dataset yang didata.
Co-Authors Deni Rusdiaman