Implementasi Twitter Sentiment Analysis Untuk Review Film Menggunakan Algoritma Support Vector Machine

Sentiment analysis digunakan untuk melihat opini terhadap sebuah masalah menuju ke opini positif atau negatif. Media sosial Twitter merupakan salah satu media yang digunakan untuk memberikan opini melalui tweet. Pengguna Twitter akan memberikan opini tentang suatu hal, salah satunya film yang sedang tayang di bioskop. Opini pengguna bermanfaat bagi pengguna lain dan rumah produksi film berkaitan evaluasi film. Klasifikasi opini diperlukan untuk memudahkan pengguna dalam melihat opini positif, negatif, atau netral. Algoritma yang digunakan dalam klasifikasi adalah Support Vector Machine. Dataset berjumlah 1.027 tweet yang didapatkan dari tweet untuk film populer tahun 2016. Hasil klasifikasi opini terbagi menjadi 3, yaitu opini positif, negatif, dan netral. Evaluasi menentukan tingkat akurasi dari algoritma Support Vector Machine. Hasil akurasi klasifikasi algoritma Support Vector Machine menggunakan 60, 70, 80, dan 90 persen data training rata- ratanya adalah 76,06 persen, 76,83 persen, 81,07 persen, dan 83,3 persen. Nilai precision positif memiliki rata- rata sebesar 79,97 persen, 78,71 persen, 84,02 persen, dan 85,54 persen. Nilai precision negatif memiliki rata- rata sebesar 81,73 persen, 87,41 persen, 87,37 persen, dan 93,61 persen. Nilai precision netral memiliki rata- rata sebesar 67,13 persen, 69,47 persen, 74,08 persen, dan 74,14 persen

Implementasi Explicit Semantic Analysis Berbahasa Indonesia Menggunakan Corpus Wikipedia Indonesia

Pengembangan terhadap Ujian Online Bahasa Indonesia dalam bentuk esai masih terus dilakukan sampai sekarang guna memperoleh nilai akurasi yang lebih baik dalam memberikan suatu penilaian. Penilaian yang sudah ada saat ini masih menggunakan kemiripan kata pada teks kunci jawaban dan teks jawaban. Cara tersebut memiliki kelemahan mengingat kata dengan tulisan berbeda dapat memiliki makna yang sama. Masalah tersebut dapat diatasi menggunakan skema vektor konsep. Vektor konsep bekerja pada level makna dari sebuah kata. Skema vektor konsep ini dapat diimplementasikan salah satunya menggunakan metode Explicit Semantic Analysis (ESA). Metode ESA memerlukan sebuah korpus yang besar, penelitian ini akan menggunakan korpus dari Artikel Wikipedia Indonesia. Dengan menggunakan metode ESA proses penilaian akan dilakukan dengan membandingkan kemiripan makna dari teks kunci jawaban dengan teks jawaban. Pengujian dilakukan dengan membandingkan 400 teks jawaban soal esai online dengan kunci jawabannya. Dari hasil pengujian tersebut didapatkan kesimpulan bahwa nilai percentage error metode ESA adalah 65%, di mana angka tersebut merupakan probabilitas error yang terlalu tinggi. Pengujian lain yang dilakukan adalah dengan membandingkan nilai percentage error metode ESA dengan metode lain seperti Cosine Similarity, Euclidean Distance, dan Jaccard yang memberikan konklusi bahwa metode ESA tidaklah lebih akurat dari metode-metode lain tersebut

Implementasi Text Mining pada Website/Blog di Internet untuk Menilai Kinerja suatu Organisasi

Melihat pola kehidupan manusia saat ini menunjukkan bahwa aktivitas sehari-hari tidak dapat dipisahkan dari internet. Gaya hidup ini secara tidak langsung memengaruhi cara seseorang berkomunikasi. Di internet, banyak sekali pendapat, kritik atau saran digunakan untuk menilai kinerja organisasi. Organisasi yang disebutkan adalah organisasi perbankan yang dimiliki pemerintah yang memberikan layanan kepada publik. Penelitian ini mengembangkan sistem yang dapat memberikan penilaian terhadap kinerja organisasi mengggunakan pendapat masyarakat pada perbankan pemerintah. Algoritma yang digunakan dalam penelitian ini adalah Rating System Based On Adjective. Jumlah pengambilan data adalah 10, 30 dan 50 pada pencarian data pertama. Pencarian data diperoleh dengan crawling data online memanfaatkan API Google di situs web atau blog di internet. Proses pengujian algoritme menggunakan "ulasan kinerja pada bank yang dicari" dalam 10 pencarian pertama adalah 98,59% dengan kesalahan persentase 45,2. Proses pengujian algoritma dalam 30 pencarian pertama adalah 99,84% dengan kesalahan persentase 40,04. Proses pengujian algoritma dalam 50 pencarian pertama adalah 98,21% dengan kesalahan persentase 30,73