<![CDATA[Data tweet telah banyak dimanfaatkan dalam penelitian di bidang text mining. Salah satu diantaranya adalah dalam klasifikasi teks. Namun, sebagian besar data tweet merupakan data yang masih kotor dan mengandung banyak noise di dalamnya. Oleh karena itu, pemrosesan awal terhadap tweet sangat penting untuk dilakukan. Salah satu metode pemrosesan awal yang dilakukan untuk mereduksi noise dalam tweet adalah stopword removal. Lebih lanjut penelitian ini akan melakukan perbandingan hasil akurasi antara pemrosesan awal yang melibatkan proses penghapusan stopword dengan permosesan awal yang tanpa melibatkan stopword removal. Hal ini dilakukan untuk mengetahui signifikansi tahapan stopword removal dalam klasifikasi teks berbahasa Indonesia. Dalam penelitian ini, dilakukan dua model pemrosesan awal dimana salah satu proses melibatkan stopword removal dan proses yang lainnya tanpa melakukan stopword removal. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa melakukan penghapusan stopword dalam pre-processing mampu meningkatkan performa klasifikasi yang dibuktikan dengan adanya peningkatan akurasi. Kata Kunci : Stopword removal, pre-processing, klasifikasi teks, klasifikasi tweet]]>
Copyrights © 2016
