eprintid: 517
rev_number: 13
eprint_status: archive
userid: 34
dir: disk0/00/00/05/17
datestamp: 2020-11-19 03:55:32
lastmod: 2021-06-23 02:49:06
status_changed: 2020-11-19 03:55:32
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71150011, Yosef Resi Augmanto
creators_id: yosef.resi@ti.ukdw.ac.id
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Sebastian, Danny
contributors_name: Nugraha, Kristian Adi
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: KLASIFIKASI KOMENTAR UNTUK PENDUKUNG CAPRES DARI PORTAL BERITA MENGGUNAKAN METODE BERNOULLI NAIVE BAYES
ispublished: pub
subjects: HA
subjects: QA75
subjects: T1
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: klasifikasi teks, bernoulli naive bayes, komentar berita
abstract: Seiring kemajuan teknologi informasi dan komunikasi, penyebaran
informasi atau berita di Indonesia sekarang banyak bermula dari media online. Masyarakat pun dapat dengan bebas mengemukakan pendapatnya pada platform sosial media maupun portal berita online. Klasifikasi komentar secara otomatis diperlukan untuk membantu melihat sikap masyarakat terhadap suatu berita atau fenomena. Tujuan dari perancangan sistem ini adalah membantu mengklasifikasikan komentar pada berita dengan kategori PEMILU 2019. Adapun komentar akan dibagi menjadi 2 kelompok, yaitu komentar pendukung paslon 01 Joko Widodo–Ma’aruf Amin dan komentar pendukung paslon 02 Prabowo Subianto–Sandiaga Uno. Pada penelitian ini, penulis menggunakan data dari situs portal berita online detik.com. Data diambil menggunakan grabber, kemudian dilakukan pemberian
label menggunakan sistem crowdsourcing. Selanjutnya, dilakukan proses preprocessing seperti case folding, dan stemming, serta aturan-aturan lain seperti penghapusan kata singkatan, penghapusan emoticon dan angka, dan pengolahan kata negasi. Proses klasifikasi dilakukan menggunakan metode Bernoulli Naive
Bayes. Luaran berupa klasifikasi untuk sebuah komentar yang dimasukkan ke dalam sistem. Pengujian menunjukkan rata-rata akurasi yang dihasilkan sebesar 67,3%. Seleksi fitur sebesar 10% dari fitur teratas memberikan nilai accuracy dan FMeasure tertinggi.
date: 2019-07
date_type: published
pages: 53
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71150011, Yosef Resi Augmanto  (2019) KLASIFIKASI KOMENTAR UNTUK PENDUKUNG CAPRES DARI PORTAL BERITA MENGGUNAKAN METODE BERNOULLI NAIVE BAYES.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/517/1/71150011_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/517/2/71150011_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf