Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Rizky Maulana
Jurusan Teknik Informatika STMIK AKAKOM, Yogyakarta
Computer Science & IT

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE BERBASIS CLOUD COMPUTING Rizky Maulana; Sri Redjeki
Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) Vol 6 (2016): Jurnal TAM (Technology Acceptance Model)
Publisher : LPPM STMIK Pringsewu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (483.187 KB)

Abstract

Twitter merupakan jejaring sosial dengan pertumbuhan tercepat sejak tahun 2006 menurut MIT Technology Review (2013), Indonesia menempati Negara ketiga penyumbang tweet terbanyak dengan jumlah 1 milyar tweet. Fakta tersebut menjadikan Twitter menjadi salah satu sumber data text yang dapat digali dan dimanfaatkan untuk berbagai keperluan melalui metode-metode pengambilan data teks atau text mining, salah satunya adalah analisis sentimen pengguna terhadap tokoh-tokoh publik indonesia. Penelitian ini membuat sebuah sistem yang dapat melakukan analisis sentimen pengguna twitter terhadap tokoh publik secara real time dengan menggunakan Twitter Streming API dan metode Support Vectore Machine (SVM) memanfaatkan pustaka libSVM sebagai salah satu machine learning untuk text classification. Algoritma Porter digunakan dalam proses stemming untuk ekstraksi fitur dan metode Term Frequency untuk pembobotan. Perangkat lunak dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP untuk sisi server yang berjalan pada platform cloud Windows Azure dan Java untuk sisi client yang berjalan pada platform Android. Dari hasil penelitian dengan 1.400 tweet pada dataset dan 200 data uji didapatkan akurasi sebesar 79,5%.
Co-Authors Sri Redjeki