Sentiment analysis model based on Youtube comment using support vector machine

FI Tanesab - 2017 - repository.uksw.edu
2017repository.uksw.edu
Opinion mining atau komentar terhadap penilaian sikap, entitas individu, bergerak begitu
bebas, hal seperti ini yang sering disebut sentimen. Di youtube semua orang bebas
memberikan pendapat atau beropinin terkait dengan opini–opini yang ada. Dengan adanya
opinion yang mengalir begitu cepat maka, perlu adanya penelitian terkait opininon mining
untuk mengetahui sejauh mana kinerja Gubernur Ahok. Analisa sentiment merupakan suatu
cara untuk mengetahui pola atau karakter dari Ahok. Pada penelitian ini digunakan metode …
Opinion mining atau komentar terhadap penilaian sikap, entitas individu, bergerak begitu bebas, hal seperti ini yang sering disebut sentimen. Di youtube semua orang bebas memberikan pendapat atau beropinin terkait dengan opini – opini yang ada. Dengan adanya opinion yang mengalir begitu cepat maka, perlu adanya penelitian terkait opininon mining untuk mengetahui sejauh mana kinerja Gubernur Ahok. Analisa sentiment merupakan suatu cara untuk mengetahui pola atau karakter dari Ahok. Pada penelitian ini digunakan metode Support Vector Machine untuk mengetahui kinerja gubernur berdasarkan class positive, neutral dan negatitive, data yang digunakan pada penelitian ini adalah 1000 record data. Untuk melakukan riset atas opini masyarakat yang mengandung sentiment positive, neutral, atau negative, maka terdapat beberapa preprocessing data yakni, tokenisasi, cleansing dan filtering, dan untuk menentukan persentase class sentimen dengan metode Lexicon Based. Dari penelitian ini didapatkan nilai akurasi sebagia berikut, accuracy 84%, precision 91%, recall 80%, TP rate 91.1 dan TN rate 44.8%.
repository.uksw.edu
以上显示的是最相近的搜索结果。 查看全部搜索结果

Google学术搜索按钮

example.edu/paper.pdf
查找
获取 PDF 文件
引用
References