Record Details

Klasifikasi Jenis Kelamin Pengguna Twitter dengan menggunakan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor (KNN)

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Klasifikasi Jenis Kelamin Pengguna Twitter dengan menggunakan Metode BM25 dan K-Nearest Neighbor (KNN)
 
Added Entry - Uncontrolled Name Zakia, Annisa Selma
Indriati, Indriati
Marji, Marji
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Twitter merupakan jejaring sosial microblogging dimana seseorang dapat menulis hingga 280 karakter dalam satu kali tweet. Indonesia menempati urutan ke-5 pengguna Twitter terbanyak di dunia. Melihat banyaknya pengguna Twitter di Indonesia tentu dapat dimanfaatkan oleh perusahaan dalam menciptakan strategi bisnis baru untuk melayani pelanggannya namun, sebagian pengguna akun sosial merasa keberatan jika harus mengungkapkan identitasnya. Perusahaan pun akan membutuhkan waktu lama jika ia harus bertanya satu demi persatu kepada pengguna Twitter mengenai identitas diri mereka. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan cara mengembangkan sistem untuk melakukan klasifikasi berdasarkan tweet dari pengguna, sistem tersebut dirancang menggunakan metode BM25 sebagai metode untuk menghitung kemiripan antar dokumen dan KNN sebagai metode untuk melakukan klasifikasi data. Pengujian sistem dilakukan dengan memasukkan 1000 dokumen, kemudian dokumen tersebut dilakukan uji K-Fold Cross Validation dengan menggunakan K = 10 sehingga didapatkan 900 dokumen latih dan 100 dokumen uji pada setiap partisi K. pengujian selanjutnya adalah pengujian nilai ketetanggaan, nilai ketetanggaan yang digunakan adalah 1, 3, 5, 7, 10, 20, 30, 40 dan 50, hasil pengujian menunjukkan bahwa nilai ketetanggaan yang optimal ialah k=3. Pada k=3 nilai akurasi, precision, recall dan F-Measure dari rerata 10-Fold Cross Validation adalah 68,6%, 67,63%, 71,52% dan 69,34%.
 
Publication, Distribution, Etc. Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya
 
Electronic Location and Access application/pdf
http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/7958
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 4 No 10 (2020): Oktober 2020
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2020 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com