ALIA SRI REZKI, - (2021) KLASIFIKASI EMOSI PADA TWITTER DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR (KNN). Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

Preview	Text LAPORAN TUGAS AKHIR TANPA BAB 5.pdf Download (3MB) | Preview
	Text (BAB V) LAPORAN TA BAB 5.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB)

Abstract

Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) emosi merupakan keadaan dan reaksi psikologis dan fisiologis (seperti kegembiraan, kesedihan, keharuan, dan kecintaan); keberanian yang bersifat subjektif. Dalam menyampaikan emosinya, manusia dapat mengungkapkan dalam bentuk lisan dan tulisan yang berbentuk teks. Seiring dengan perkembangan teknologi dilakukan penelitian di bidang emosi antara manusia dan komputer, dalam hal ini emosi yang berasal dari teks. Analisa emosi dalam teks dapat dilakukan pada berbagai media, salah satunya pada situs microblogging seperti Twitter. Semakin hari jumlah data berkembang secara pesat, hal ini perlu diklasifikasikan untuk menghasilkan data yang terstruktur dan menghasilkan informasi secara cepat dengan jumlah data yang banyak tanpa harus memakan waktu yang lama. Data yang akan diklasifikasikan terbagi kedalam 8 kategori emosi yaitu gembira, percaya, takut, terkejut, sedih, jijik, marah dan antisipasi. Penelitian ini menggunakan 300 tweet untuk setiap emosi dengan total 2400 tweet. Metode yang akan digunakan adalah K-Nearest Neighbor. Hasil akurasi dari proses pengujian menggunakan confusion matrix memperoleh akurasi tertinggi sebesar 91,04%, recall 91,04%, precision 91,44% dan f1-score 91,02% pada model dataset 80%:20% dengan nilai k = 17 dan threshold bernilai 5. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa metode K-Nearest Neighbor baik dalam proses klasifikasi emosi pada Twitter. Kata Kunci: Emosi, Klasifikasi, K-Nearest Neighbor, Preprocessing, Tweet.

Actions (login required)

View Item