Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

KLASIFIKASI KOMENTAR FANS DAN HATERS DI INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

WINDI SISILIA, 11351201056 (2019) KLASIFIKASI KOMENTAR FANS DAN HATERS DI INSTAGRAM MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE. Skripsi thesis, UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SULTAN SYARIF KASIM RIAU.

[img] Text
LAP-WINDI SISILIA TANPA BAB 5.pdf

Download (4MB)
[img] Text (BAB V)
BAB V.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (780kB)

Abstract

Instagram merupakan media sosial yang penggunanya paling pesat dibandingkan dengan Facebook, Snapchat, dan Whatsapp. Instagram juga banyak digunakan oleh public figure. Public figure sering diasosiakan dengan idola karena memiliki popularitas dan status yang lebih tinggi daripada netizen. Salah satu hal yang dilihat dari postingan public figure adalah jumlah like sebagai dukungan dari pada netizen dan komentar yang dapat diukur sebagai fans atau haters. Salah satu aktivitas yang biasa dilakukan para fans atau haters kepada akun Instagram artis memberikan komentar pada postingan untuk mengetahui komentar para fans dan haters diperlukan klasifikasi dengan menggunakan machine learning. Pada penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine untuk klasifikasi komentar para fans dan haters. Pengujian pada penelitian ini mendapatkan akurasi tertinggi pada pengujian 90:10 dengan threshold 8 akurasi 87,6%. Berdasarkan hasil tersebut maka metode Support Vector Machine berhasil dalam mengklasifikasikan komentar fans dan haters di Instagram. Kata Kunci : Fans, Haters, Instagram, Klasifikasi, Media sosial, Public Figure, Support Vector Machine

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 19 Nov 2019 08:21
Last Modified: 19 Nov 2019 08:21
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/22602

Actions (login required)

View Item View Item