Record Details

Seleksi Fitur Alternative Accuracy2 pada Analisis Sentimen Mengenai Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar dengan K-Nearest Neighbor

Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

View Archive Info
 
 
Field Value
 
ISSN 2548-964X
 
Authentication Code dc
 
Title Statement Seleksi Fitur Alternative Accuracy2 pada Analisis Sentimen Mengenai Kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar dengan K-Nearest Neighbor
 
Added Entry - Uncontrolled Name Amara, Restu
Sari, Yuita Arum
Adikara, Putra Pandu
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya
 
Summary, etc. Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) adalah kebijakan yang dikeluarkan pemerintah dalam upaya menekan penyebaran pandemi COVID-19. Pemberlakuan kebijakan PSBB menuai berbagai pendapat di berbagai pihak masyarakat dan menjadi topik yang ramai dibicarakan pada media sosial Twitter yang menimbulkan pro kontra. Melalui opini publik tersebut, didapatkan informasi-informasi tentang pelaksanaan kebijakan PSBB yang cenderung bersifat positif atau negatif. Analisis sentimen digunakan untuk mengekstrak data yang berupa teks untuk mendapatkan informasi yang terkandung dalam suatu data. Ukuran data yang berlebihan dapat menjadi permasalahan dalam proses klasifikasi sentimen, maka diperlukan tahap seleksi fitur untuk menghilangkan kata-kata yang tidak relevan dengan data. Fokus penelitian ini yaitu pada pengaruh seleksi fitur Alternative Accuracy2 terhadap hasil klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN). Data kelas seimbang yang digunakan berjumlah 300 opini masyarakat dan menggunakan K-Fold Cross Validation untuk proses validasi. Hasil evaluasi rata-rata dari 5-fold untuk penggunaan seleksi fitur Allternative Accuracy2, yaitu sebesar 0,7367 untuk nilai accuracy dengan precision 0,7667, nilai recall 0,7277, serta f-measure 0,7453 dengan nilai k pada KNN bernilai k = 47, sedangkan K-Nearest Neighbor tanpa menggunakan seleksi fitur menghasilkan 0,7167 untuk nilai accuracy, 0,7467 untuk precision, 0,7049 untuk recall, dan 0,7249 untuk f-measure. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa penggunaan seleksi fitur Alternative Accuracy2 dapat meningkatkan nilai evaluasi karena fitur yang dihasilkan dapat memperjelas ciri dari setiap dokumen.
 
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/9586
 
Data Source Entry Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer; Vol 5 No 8 (2021): Agustus 2021
 
Language Note ind
 
Terms Governing Use and Reproduction Note Hak Cipta (c) 2021 Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
 


www.freevisitorcounters.com