Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Analisis Sentimen Pengguna Twitter Terhadap Partai Politik Peserta Pemilu 2014 Menggunakan Algoritma C4.5 Decision Tree Learning
Teddy Maulana NIM. (2016) | Skripsi | Teknik Informatika
Bagikan
Ringkasan
Pada tahun 2014 dilaksanakan PEMILU yang menjadi perhatian masyarakat, informasi digunakan masyarakat untuk menilai partai politik perserta salah satunya opini negatif dan positif yang berasal dari twitter. Dalam menentukan polaritas positif atau negatif suatu opini dapat dilakukan secara manual, tetapi mempertimbangkan bertambahnya opini menjadi semakin banyak, tentunya banyak waktu yang akan semakin banyak terpakai. Maka diajukan sebuah metode machine learning untuk mengklasifikasikan konten opini dari sumber data yang sangat banyak. Metode machine learning untuk melakukan analisis terhadap konten tweet yaitu menggunakan pohon keputusan atau decision tree learning yang dibangun dengan algoritma C 4.5. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis tweet yang bersifat opini terhadap partai politik peserta PEMILU 2014. Analisis sentimen terhadap partai politik dilakukan untuk menganalisa opini negatif dan positif dari pengguna twitter terhadap partai peserta PEMILU 2014. Hasil dari pengujian alpha menunjukan bahwa sistem analisis sentimen menggunakan algoritma C4.5 bebas dari kesalahan sintak dan berjalan sesuai dengan fungsinya. Hasil pengujian beta terhadap 42 responden dapat disimpulkan bahwa aplikasi analisis sentimen ini baik untuk referensi tambahan masyarakat terhadap partai politik. Hasil dari pengujian akurasi klasifikasi menggunakan pohon keputusan yang dibangun algoritma C4.5 berdasarkan data latih dan 150 data uji yang digunakan menghasilkan rata rata error 36%.
Ringkasan Alternatif
In 2014 PEMILU held public concern, public information is used by people to assess political parties participants. One of them is twitter. In determining positive or negative polarity can be done manually. Considering opinion becomes more and more incresing, certainly a lot of time to be more and more used. A method of machine learning to clasify the content of opinions from many data sources. Machine learning method to analyze the content of the tweets that uses a decision tree learning algorithm built by C4.5. this study will analyzed tweets that contain opinion of the PEMILU 2014 political parties participants. Sentiment Analysis on political parties conducted to analyze the positive and negative opinion of twitter users to PEMILU 2014 political parties participants. The results of alpha testing showed that sentiment analysis system using C4.5 algorithm is free of syntax errors and run in accordance with its function. The result of beta testing based on 42 respondents showed that sentiment analysis system is good as additional information about polical parties participants. The result of decision tree accuracy built with C4.5 algorithm using training data and 150 test data produce an error rate of 36%.