FITRI SRI RAHAYU, - (2020) PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DALAM KLASIFIKASI KOMENTAR PADA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

	Text File BAB IV dan BAB V - Fitri Sri Rahayu - 11551201861.pdf Download (2MB)
	Text (BAB GABUNGAN) File Lengkap Sampai Lampiran - Fitri Sri Rahayu - 11551201861.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (6MB)

Abstract

Netizen memanfaatkan komentar di akun dakwah sebagai tempat untuk mengutarakan permasalahan umum yang sedang terjadi atau bahkan individu, guna untuk mendapat masukan atau respon dari pemilik akun dakwah. Akun dakwah yang merupakan akun yang berperan sebagai sebagai pengajar, memberikan motivasi yang bersifat edukatif dan berusaha untuk menanggapi permasalahan netizen. Akan tetapi, permasalahan tersebut sangat banyak jumlahnya dengan berbagai jenis topik dalam 1 postingan. Maka diperlukan klasifikasi komentar, salah satunya yaitu pada akun Instagram @sahabatsurga. Pada penelitian ini menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) untuk dapat mengklasifikasi komentar yang terdiri dari kelas ibadah shalat, ibadah nikah, dan ibadah muhasabah diri. Jumlah data yang digunakan sebanyak 900 komentar. Masing-masing kelas terdapat 300 komentar. Data ini diperoleh dari screenshoot komentar di akun tersebut. Prosesnya dimulai dari input data, pelabelan, preprocessing, pembobotan TF-IDF, pengujian threshold, algoritma K-NN hingga confusion matrix. Pengujian threshold dimulai dari threshold besar sama dengan 1 hingga besar sama dengan 5, pengujian K-NN menggunakan nilai k=1, k=5, k=8, k=10, k=13, k=16, k=17, k=19, k=20, dan k=28. Adapun pengujian confusion matrix, maka menggunakan akurasi dan error rate. Hasilnya menunjukkan bahwa pengujian 90%:10% (810 data training dan 90 data testing) dengan menggunakan threshold besar sampai dengan 1 sampai 5, didapatkan akurasi tertinggi pada threshold besar sama dengan 1 dan nilai k=0, yaitu 72.2% dengan error rate sebesar 27.8%. Berdasarkan hasil penelitian, dapat disimpulkan bahwa algoritma K-NN dapat diterapkan dalam klasifikasi komentar.

Actions (login required)

View Item