Detail Cantuman Kembali
ANALISIS SENTIMEN BERITA KEMISKINAN DI YOGYAKARTArnMENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER
- Bagikan:
Internet sebagai media publikasi menghasilkan artikel dan berita yang terbagirnmenjadi beberapa kategori, diantaranya adalah politik, ekonomi, olahraga, danrnkesehatan. Setiap media publikasi memiliki kecenderungan untuk mempublikasikanrnberita dengan sentimen positif atau negatif. Sentimen yang terkandung dalam beritarndapat mempengaruhi pandangan masyarakat terhadap suatu hal atau kebijakanrnpemerintah. Topik kemiskinan adalah bahasan yang menarik untuk dilakukanrnpenelitian karena memiliki dampak langsung kepada masyarakat Indonesia terutama dirnYogyakarta. Oleh sebab itu penelitian ini dikhususkan untuk melakukan analisisrnsentimen berita kemiskinan yang didapat dari berbagai media online berbahasarnIndonesia.rnPenelitian ini menerapkan proses text mining serta menggunakan algoritma NaïvernBayes Classifier untuk mengklasifikasi sentimen dari tweet tersebut. Penelitian inirnmenggunakan 241 data berita yang diperoleh dari pencarian menggunakan Sketchrnengine untuk keperluan data training. Data tersebut diklasifikasi secara manual untukrnmenentukan sentimen dari berita tersebut. Kemudian 39 data berita digunakan untukrntesting dengan data yang sesuai yaitu 25 dan yang tidak sesuai yaitu 14.rnHasil penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasirnsentimen secara otomatis dengan hasil pengujian 64% untuk sentimen, beberaparnkendala dalam pemrosesan berita yaitu saat mendapat berita dari pemrosesan sketchrnengine harus di pilah-pilah dulu ke dalam Ms. Excel setelah itu baru di masukkan kernDatabase.rnKeyword : Naïve Bayes Classifier, Yogyakarta, Kemiskinan, Berita, Text Mining
052 Pra A R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
STMIK AKAKOM
2019
Yogyakarta
xii, 65 hlm, ilus;29 cm
LOADING LIST...
LOADING LIST...