Perpustakaan judul masih dalam tahap pengembangan, admin siap menampung kritik dan saran
Analisis Sentimen Terhadap Review Produk Di Twitter Menggunakan Metode Support Vector Machine
Apriliani Rosaline (2018) | Skripsi | Teknik Informatika , Teknik Komputer
Bagikan
Ringkasan
Fenomena meningkatkan pengguna social media yang begitu pesat memudahkan produsen untuk mengevaluasi produk-produknya berdasarkan komentar yang diposting di social media tersebut. Salah satu social media yang banyak digunakan adalah Twitter. Dengan jumlah postingan mencapai ribuan tweet perdetik ketersediaan sentimen untuk suatu produk sangat melimpah. Permasalahan yang muncul adalah bagaimana melakukan klasifikasi terhadap sentimen tersebut agar berguna untuk mengevaluasi produk. Metode Support Vector Machine merupakan salah satu metode yang dapat dimanfaatkan untuk menganalisis sentimen. Analisis sentimen dengan menggunakan metode Support Vector Machine dilakukan untuk mengklasifikasikan sentimen ke dalam kelas positif dan kelas negatif. Fitur yang digunakan adalah unigram dengan pembobotan TFIDF. Dari jumlah keseluruhan dataset sebanyak 2702 tweet, diperoleh 153.59 tweet yang berlabel positif dan 251.36 tweet berlabel negatif. Tingkat akurasi sistem analisis sentimen review produk dengan menggunakan metode Support Vector Machine terhadap dataset tersebut adalah 97%. Variabel yang berpengaruh terhadap akurasi adalah jumlah data, perbandingan jumlah data latih dan data uji, serta perbandingan jumlah data positif dan negatif yang digunakan. Kata Kunci: review produk, twitter, analisis sentimen, support vector machine, pembobotan TFIDF.
Ringkasan Alternatif
The phenomenon of social media users increases so rapidly makes it easy for manufacturers to evaluate its products based on comments posted on social media. One of the many social media use is Twitter. With the number of posts reaches thousands of Tweets per second is the availability of sentiment for a product is very abundant. The problem that arises is how to do classification against the sentiment to be useful for evaluating the product. Method of Support Vector Machine is one method that can be used to analyze the sentiment. Sentiment analysis using the method of Support Vector Machine is done by means of classifying sentiment into positive and negative classes. Features used are unigram with weighted TFIDF. From the total number of dataset as much as 2702 tweets, there are 153.59 tweets labeled positive and negative tweets 251.36 labeled. Sentiment analysis system accuracy product reviews by using the method of Support Vector Machine on this dataset is 97%. Variables that affect the accuracy are number of data, ratio of the amount of training data and testing data, as well as ratio of the number of positive and negative data being used. Keywords: product reviews, twitter, sentiment analysis, support vector machine, weighted TFIDF.