<![CDATA[Twitter merupakan jaringan microblog online yang dijadikan gaya hidup baru di kalangan masyarakat sebagai wadah pengganti untuk mencari dan menyebarkan informasi, sebagai tempat mencurahkan perasaan, ataupun menjalankan bisnis, dengan cara menuliskan tweet. Permasalahannya adalah tweet yang dituliskan mayoritas oleh remaja berumur 18-24 tahun, sehingga kata-kata yang dituliskan masih banyak mengandung karakter pengganggu, ejaan, kata gaul, atau kata yang bersifat non-baku. Data yang tidak bersih dan akurat akan berdampak buruk bagi hasil analisis. Pre-processing data dalam hal ini berperan penting untuk memperbaiki data agar menjadi lebih bersih dan akurat sebelum diproses. Penelitian ini fokus membahas mengenai beberapa skenario kombinasi pre-processing, serta dengan mengubah urutan proses cleaning, normalisasi, stemming, dan stop-word, untuk mendapatkan akurasi paling baik dan meningkatkan performa dalam klasifikasi. Hasil testing pada tweet menunjukkan akurasi tertinggi ada pada data yang melewati tahapan penuh pre-processing data dengan urutan kombinasi pre-processing adalah menaruh proses normalisasi sebelum melakukan proses stemming, yaitu sebesar 89.2%.]]>
Copyrights © 2022
