Show simple item record

dc.contributor.advisorSitompul, Opim Salim
dc.contributor.advisorEfendi, Syahril
dc.contributor.authorLidya, Syahfitri Kartika
dc.date.accessioned2015-12-21T03:56:25Z
dc.date.available2015-12-21T03:56:25Z
dc.date.issued2015-12-21
dc.identifier.otherFranz
dc.identifier.urihttp://repository.usu.ac.id/handle/123456789/53908
dc.description127038007en_US
dc.description.abstractAnalisis Sentimen adalah proses menganalisis, memahami, dan mengklasifikasi pendapat, evaluasi, penilaian, sikap, dan emosi terhadap suatu entitas seperti produk, jasa, organisasi, individu, peristiwa, topik, secara otomatis untuk mendapatkan informasi. Penelitian ini menggunakan teks Bahasa Indonesia yang terdapat di website berupa artikel berita, kemudian metode K-Nearest Neighbor akan mengklasifikasi secara langsung pada data pembelajaran agar dapat menentukan model yang akan dibentuk oleh metode Support Vector Machine untuk menentukan kategori dari data baru yang ingin ditentukan kategori tekstual, yaitu kelas sentimen positif, negatif dan netral. Berdasarkan seluruh hasil pengujian, bahwa pengaruh nilai k pada k-fold cross validation yang terlalu kecil menghasilkan akurasi yang rendah, sedangkan nilai k yang terlalu besar menghasilkan nilai akurasi yang besar, kemudian Pengaruh nilai k pada K-NN terhadap akurasi, jika n memiliki akurasi rendah pada saat nilai k kecil. Hal ini dikarenakan, data yang masuk pada k tetangga terdekat terlalu sedikit dan belum bisa merepresentasikan kelas pada data uji.en_US
dc.description.abstractSentiment analysis is the process of analyzing, understanding, and classifying opinions, evaluation, assessment, attitudes, and emotions to an entity such as products, services, organizations, individuals, events, topics, automatically to obtain the information. This study uses Indonesian text contained in the website in the form of news articles, then the K-Nearest Neighbor method will classify directly to the learning data in order to determine the model that will be established by the Support Vector Machine method for determining the category of the new data to be determined categories of textual, the class of sentiment is positive, negative and neutral. Based on the test results, that influence the value of k in the k-fold cross validation is too small resulting in low accuracy, while too large values of k produce great accuracy value, then the value of k on the Influence of K-NN to accuracy, if n has an accuracy low when the value of k is small. This is because, the incoming data on the k nearest neighbor too little and can not represent a class on test data.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.subjectSentiment Analysisen_US
dc.subjectSupport Vector Machineen_US
dc.subjectK-Nearest Neighboren_US
dc.titleSentiment Analysis Pada Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Support Vector Machine (SVM) Dan K-Nearest Neighbor (K-NN)en_US
dc.typeMaster Thesesen_US


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record