ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL TWITTER TERKAIT ISU PENGGUNAAN PESTISIDA PADA TANAMAN SAYURAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

Manafi, Galuh Ibnun Yuni (2021) ANALISIS SENTIMEN MEDIA SOSIAL TWITTER TERKAIT ISU PENGGUNAAN PESTISIDA PADA TANAMAN SAYURAN DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Undergraduate thesis, Universitas Stikubank.

	PDF (HLM JUDUL) Download (1MB)
	PDF (ABSTRAK) Download (39kB)
	PDF (BAB I) Download (100kB)
	PDF (BAB II) Restricted to Repository staff only Download (183kB)
	PDF (BAB III) Restricted to Repository staff only Download (360kB)
	PDF (BAB IV) Restricted to Repository staff only Download (563kB)
	PDF (BAB V) Restricted to Repository staff only Download (67kB)
	PDF (DAFTAR PUSTAKA) Download (71kB)
	PDF (LAMPIRAN) Restricted to Repository staff only Download (950kB)

Abstract

Banyak sekali pengguna media sosial di seluruh dunia saat ini, Twitter merupakan media sosial terpopuler saat ini, Twitter bukan hanya sebagai sarana komunikasi saja, Twitter sering digunakan oleh masyarakat sebagai media untuk menyampaikan pendapat salah satunya tentang masalah yang berdampak pada penggunaan pestisida pada tanaman di Indonesia. . Pendapat di media sosial twitter bisa disebut tweet. Dari tweet tersebut, sentimen positif dan negatif bisa dicari. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 222 data tweet dengan 148 data latih dan 74 data uji. Dengan menggunakan bahasa pemrograman python dalam proses klasifikasi. Metode yang digunakan untuk klasifikasi adalah Support Vector Machine, hasil yang diperoleh dari metode Support Vector Machine adalah 91%, dengan perolehan precission 90%, nilai recall 91%, dan skor f1 90% maka metode support vector machine memberikan hasil yang cukup bagus.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Additional Information:	NIM:16.01.53.0081 SKR.I.05.01.1967
Uncontrolled Keywords:	Analisis Sentimen Twitter, Metode Support Vector Machine, Isu Penggunaan Pestisida
Subjects:	Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Faculty / Institution:	Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User:	Ani Mariawati
Date Deposited:	04 Jun 2021 05:24
Last Modified:	04 Jun 2021 05:24
URI:	https://eprints.unisbank.ac.id/id/eprint/7783

Actions (login required)

View Item