Analisis Sentimen Masyarakat Terhadap Rokok Pada Twitter Menggunakan Algoritma K-Nerest Neighbor (K-NN) dan Support Vector Machine (SVM)

Octaviani, Rosalinda

Berdasarkan informasi yang dikutip pada page (jpnn.com) Indonesia
menempati urutan ketiga negara dengan jumlah perokok terbanyak. Prevalensinya
mencapai 33,8% atau sekitar 65,7 juta penduduk Indonesia adalah perokok.
Jumlah perokok remaja laki-laki telah meningkat sebesar 58,8%, dan merokok di
Indonesia telah menyebabkan setidaknya 235.000 kematian setiap tahun. Media
Sosial Twitter adalah salah satu contoh media sosial yang memungkinkan orang
untuk saling berkomunikasi. Twitter menawarkan penggunanya layanan untuk
memposting dan membaca tweet yang dibagikan, sehingga orang lebih suka
mengekspresikan pendapat mereka melalui media sosial daripada secara langsung.
Hasil analisis dirancang untuk memahami pro dan kontra persepsi masyarakat
terhadap rokok. Proses klasifikasi menggunakan algoritma K-Nerest Neighbor (K�NN) dan Support Vector Machine (SVM). Nilai akurasi K-NN dengan k=1
diperoleh dengan menggunakan hasil uji confusion matrix 87,95 % dan untuk
metode SVM sebesar 81,93%.

Informasi Repositori

Jenis: Thesis

Detail Information

Tahun: 2022
Bahasa: id
Last Updated: 2023-12-29T04:02:27Z

Subjects / Keywords

QA75 Electronic computers. Computer science

Akses Dokumen

Unduh PDF

Hak Cipta & Lisensi

Konten ini bersumber dari Repositori Institusi Kemendikdasmen.

Hak cipta dimiliki oleh institusi pencipta karya. Dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0).

Metadata di-harvest melalui protokol OAI-PMH sesuai SK Sekjen Kemendikbudristek No. 18/M/2022.