p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SmartComp
Agus Salim Salim
STMIK Nusa Mandiri Jakarta

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

Found 1 Documents
Search

Analisis Sentiment Instagram Menggunakan Metode Support Vector Machine (SVM) Berbasis Grid Search Algorithm (GSA) Agus Salim Salim; Windu Gata; M Hilman Fakhriza; Cicih Sri Rhayu; Arif Budiarto
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 3 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i3.3899

Abstract

Instagram adalah sebuah aplikasi berbagi foto dan video yang memungkinkan pengguna mengambil foto, mengambil video, menerapkan filter digital, dan membagikannya ke berbagai layanan jejaring sosial, termasuk milik Instagram sendiri. Pada penelitian ini akan dilakukan Analisis sentiment Instagram menggunakan metode support vector machine (SVM)  berbasis Grid Search Algorithm (GSA). SVM salah satu metode yang dapat melakukan teknik klasifikasi kalimat menjadi positif, negatif ataupun netral, karena proses yang akan dilakukan bersifat non linear maka parameter yang akan digunakan adalah nilai C dan γ. Agar proses klasifikasi lebih optimal maka digunakan GSA sebagai model seleksi fitur. Untuk membuat sebuah aplikasi analisis sentimen diperlukan data training dan data testing. Dataset yang digunakan Sanders Instagram.Dataset tersebut dilabel secara manual dan terdiri dari 654 negatif, 570 positip, 2503 netral, 1786 irrelevant. Tahap-tahap analisis sentimen dimulai dengan Loading data, Tokenizing, Weighting, Preprocessing, Filtering dan klasifikasi. Dari hasil uji coba, Analisis sentimen pada aplikasi memiliki tingkat keakuratan sekitar 79%. Persentase tag Instagram pada data sanders cenderung lebih banyak tag Instagram netral dan negatif  dari pada positif.