UPT Perpustakaan Unitama

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
Image of Implemetasi Metode Support Vector Machine Dalam Melakukan Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Mengenai Dinasti Politik Di Indonesia
Penanda Bagikan

CD Skripsi

Implemetasi Metode Support Vector Machine Dalam Melakukan Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Mengenai Dinasti Politik Di Indonesia

Stefany Takaya - Nama Orang;

ABSTRAK
STEFANY TAKAYA analisis sentiment terhadap pendapat masyarakat tentang dinasti politik di Indonesia menggunakan algorittma support vector mchine (dibimbing oleh Andi Yulia Muniar dan A. Sumardin).

Penelitian ini membahas permasalahan tentang bagaimana pendapat masyarakat terhadap fenomena dinasti politik di Indonesia dan bagaimana algoritma Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan sebagai solusi untuk mengklasifikasikan sentimen dari opini tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis opini masyarakat terkait dinasti politik dengan pendekatan pembelajaran mesin. Data ini diperoleh melaui penelitian pustaka dan scraping dari media sosial Twitter dan YouTube, yang menghasilkan total 3.106 tweet.. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine (SVM), yang diuji dalam tiga skenario pembagian dataset: 90:10, 80:20, dan 70:30. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma SVM mampu mengklasifikasikan sentimen dengan tingkat akurasi tinggi, yaitu 88% setelah hyperparameter tuning, dan meningkat menjadi 90% pada skenario 90:10 untuk data YouTube. Dengan demikian, metode SVM terbukti efektif untuk analisis sentimen terhadap dinasti politik di Indonesia.

Kata kunci: Analisis Sentimet, Dinasti Politik di Indonesia, Support Vector Machine (SVM), Hyperparameter Tunning.


Ketersediaan
#
Perpustakaan STMIK AKBA (A / 984) CD/SKR/TI/2025 REF STE i
2949/CD/SKR-Ti/25
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
CDSKR STE i
Penerbit
Makassar : UNITAMA., 2025
Deskripsi Fisik
-
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
REF STE i
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
Pembimbing I: Andi Yulia Muniar dan Pembimbing II: A. Sumardin Penguji: Muhajirin, Abd. Rahman dan Muhammad Qadri
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

UPT Perpustakaan Unitama
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2026 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?