Record Details

Klasifikasi Jenis Berita pada Sosial Media Twitter menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM)

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Klasifikasi Jenis Berita pada Sosial Media Twitter menggunakan Algoritme Support Vector Machine (SVM)
 
Added Entry - Uncontrolled Name Suryana, Faturrahman Muhammad
Cholissodin, Imam
Santoso, Edy
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Twitter merupakan jejaring sosial yang dari dulu sampai sekarang masih disukai oleh masyarakat Indonesia. Tidak hanya sekedar media untuk berkomunikasi, kini Twitter menjadi satu dari beberapa sarana penyampaian berita yang sangat cepat. Salah satu informasi yang disebarkan melalui sosial media Twitter adalah berita. Hal ini dibuktikan dengan banyaknya pengikut pada akun Twitter media pemberitaan online seperti media pemberitaan online @detikcom yang memiliki lebih dari lima belas juta pengikut pada akun Twitternya. Saat ini, cuitan berita pada sosial media Twitter tidak dikategorikan berdasarkan kategori bahasan dalam berita tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan jenis berita pada sosial media Twitter untuk memudahkan pengguna Twitter dalam melakukan pencarian berita berdasarkan kategori yang dicari. Algoritme Support Vector Machine (SVM) ialah salah satu algoritme yang bisa diaplikasikan untuk melakukan klasifikasi. Penelitian ini memakai algoritme SVM multiclass one against all dengan jumlah kelas sebanyak 5 jenis kelas. Sebelum masuk pada proses algoritme SVM, proses pertama ialah melakukan proses preprocessing dan menghitung bobot TF-IDF terlebih dahulu. Parameter yang digunakan yaitu perbandingn rasio data latih dan uji 90%:10%, lambda = 0.1, complexity = 0.001, learning rate = 0.0001, dan epsilon = 0.0001. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini ialah nilai akurasi rata-rata 0.85.
 
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/7458
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 4 No 6 (2020): Juni 2020
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2020 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com