Image of Implemensi metode lexicon dan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk analisis sentimen terhadap judul media online

Text

Implemensi metode lexicon dan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk analisis sentimen terhadap judul media online

Selama dua periode kepemimpinannya, Presiden Joko Widodo telah meluncurkan sejumlah kebijakan yang menimbulkan berbagai reaksi di masyarakat dan sering dilaporkan oleh berita media online. Dengan meningkatnya frekuensi pemberitaan mengenai Presiden Joko Widodo, penting untuk dapat menganalisis sentimen dari judul berita yang diterbitkan oleh berita media online. Untuk itu, diperlukan metode pelabelan dan algoritma klasifikasi yang tepat untuk mengkategorikan sentimen pada judul berita ke dalam kategori positif, negatif, atau netral dengan akurat. Dalam penelitian ini, analisis sentimen dilakukan menggunakan metode lexicon (InSet Lexicon) yang memanfaatkan kamus kata untuk menentukan polaritas sentimen, dan metode K-Nearest Neighbors (KNN) untuk algoritma klasifikasi. Hasil penelitian dari tiga situs web, yaitu kumparan.com, detik.com, dan ennindonesia.com yang menunjukkan bahwa nilai k=8 adalah parameter k-neighbors yang paling optimal, dengan akurasi tertinggi sebesar 0.7067 pada detik.com. Selain itu, nilai rata-rata untuk 3 kelas sentimen mencatat presisi sebesar 0.86, recall 0.39, dan fl-score 0.37. Dengan dilakukannya penelitian ini, diharapkan dapat menunjukkan bahwa bagaimana algoritma Lexicon dan K-Nearest Neighbors dapat digunakan untuk menentukan sentimen secara otomatis, mengurangi kebutuhan penilaian manusia, dan menghasilkan analisis sentimen yang lebih objektif.

Ketersediaan
SI24/034SI 24/034Prodi Sistem Informasi (Ruang Skripsi dan Tesis)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
SI 24/034
Penerbit
Jakarta : Universitas Trilogi.,
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
SI
Tipe Isi
text
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Management information systems
Trilogi University--Management information systems
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar