Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine
Abstrak Analisis sentimen dalam penelitian ini merupakan proses klasifikasi dokumen tekstual ke dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Data opini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berdasarkan query dalam Bahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitas Gadjah Mada
2014-01-01
|
| Series: | IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/3499 |
| _version_ | 1818480853716566016 |
|---|---|
| author | Noviah Dwi Putranti Edi Winarko |
| author_facet | Noviah Dwi Putranti Edi Winarko |
| author_sort | Noviah Dwi Putranti |
| collection | DOAJ |
| description | Abstrak
Analisis sentimen dalam penelitian ini merupakan proses klasifikasi dokumen tekstual ke dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Data opini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berdasarkan query dalam Bahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen publik terhadap objek tertentu yang disampaikan di Twitter dalam bahasa Indonesia, sehingga membantu usaha untuk melakukan riset pasar atas opini publik.
Data yang sudah terkumpul dilakukan proses preprocessing dan POS tagger untuk menghasilkan model klasifikasi melalui proses pelatihan. Teknik pengumpulan kata yang memiliki sentimen dilakukan dengan pendekatan berdasarkan kamus, yang dihasilkan dalam penelitian ini berjumlah 18.069 kata. Algoritma Maximum Entropy digunakan untuk POS tagger dan algoritma yang digunakan untuk membangun model klasifikasi atas data pelatihan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine. Fitur yang digunakan adalah unigram dengan fitur pembobotan TFIDF. Implementasi klasifikasi diperoleh akurasi 86,81 % pada pengujian 7 fold cross validation untuk tipe kernel Sigmoid. Pelabelan kelas secara manual dengan POS tagger menghasilkan akurasi 81,67%.
Kata kunci—analisis sentimen, klasifikasi, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter.
Abstract
Sentiment analysis in this research classified textual documents into two classes, positive and negative sentiment. Opinion data obtained a query from social networking site Twitter of Indonesian tweet. This research uses Indonesian tweets. This study aims to determine public sentiment toward a particular object presented in Twitter businesses conduct market.
Collected data then prepocessed to help POS tagged to generate classification models through the training process. Sentiment word collection has done the dictionary based approach, which is generated in this study consists 18.069 words. Maximum Entropy algorithm is used for POS tagger and the algorithms used to build the classification model on the training data is Support Vector Machine. The unigram features used are the features of TFIDF weighting.Classification implementation 86,81 % accuration at examination of 7 validation cross fold for the type of kernel of Sigmoid. Class labeling manually with POS tagger yield accuration 81,67 %.
Keywords—sentiment analysis, classification, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter. |
| first_indexed | 2024-12-10T11:27:46Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-6d87f72500c149adbdf6c9f66c5ac020 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1978-1520 2460-7258 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-12-10T11:27:46Z |
| publishDate | 2014-01-01 |
| publisher | Universitas Gadjah Mada |
| record_format | Article |
| series | IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) |
| spelling | doaj.art-6d87f72500c149adbdf6c9f66c5ac0202022-12-22T01:50:41ZengUniversitas Gadjah MadaIJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems)1978-15202460-72582014-01-01819110010.22146/ijccs.34993125Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector MachineNoviah Dwi PutrantiEdi WinarkoAbstrak Analisis sentimen dalam penelitian ini merupakan proses klasifikasi dokumen tekstual ke dalam dua kelas, yaitu kelas sentimen positif dan negatif. Data opini diperoleh dari jejaring sosial Twitter berdasarkan query dalam Bahasa Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan sentimen publik terhadap objek tertentu yang disampaikan di Twitter dalam bahasa Indonesia, sehingga membantu usaha untuk melakukan riset pasar atas opini publik. Data yang sudah terkumpul dilakukan proses preprocessing dan POS tagger untuk menghasilkan model klasifikasi melalui proses pelatihan. Teknik pengumpulan kata yang memiliki sentimen dilakukan dengan pendekatan berdasarkan kamus, yang dihasilkan dalam penelitian ini berjumlah 18.069 kata. Algoritma Maximum Entropy digunakan untuk POS tagger dan algoritma yang digunakan untuk membangun model klasifikasi atas data pelatihan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine. Fitur yang digunakan adalah unigram dengan fitur pembobotan TFIDF. Implementasi klasifikasi diperoleh akurasi 86,81 % pada pengujian 7 fold cross validation untuk tipe kernel Sigmoid. Pelabelan kelas secara manual dengan POS tagger menghasilkan akurasi 81,67%. Kata kunci—analisis sentimen, klasifikasi, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter. Abstract Sentiment analysis in this research classified textual documents into two classes, positive and negative sentiment. Opinion data obtained a query from social networking site Twitter of Indonesian tweet. This research uses Indonesian tweets. This study aims to determine public sentiment toward a particular object presented in Twitter businesses conduct market. Collected data then prepocessed to help POS tagged to generate classification models through the training process. Sentiment word collection has done the dictionary based approach, which is generated in this study consists 18.069 words. Maximum Entropy algorithm is used for POS tagger and the algorithms used to build the classification model on the training data is Support Vector Machine. The unigram features used are the features of TFIDF weighting.Classification implementation 86,81 % accuration at examination of 7 validation cross fold for the type of kernel of Sigmoid. Class labeling manually with POS tagger yield accuration 81,67 %. Keywords—sentiment analysis, classification, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter.https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/3499sentiment analysis, classification, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter |
| spellingShingle | Noviah Dwi Putranti Edi Winarko Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems) sentiment analysis, classification, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter |
| title | Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine |
| title_full | Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine |
| title_fullStr | Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine |
| title_full_unstemmed | Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine |
| title_short | Analisis Sentimen Twitter untuk Teks Berbahasa Indonesia dengan Maximum Entropy dan Support Vector Machine |
| title_sort | analisis sentimen twitter untuk teks berbahasa indonesia dengan maximum entropy dan support vector machine |
| topic | sentiment analysis, classification, maximum entropy POS tagger, support vector machine, twitter |
| url | https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/3499 |
| work_keys_str_mv | AT noviahdwiputranti analisissentimentwitteruntukteksberbahasaindonesiadenganmaximumentropydansupportvectormachine AT ediwinarko analisissentimentwitteruntukteksberbahasaindonesiadenganmaximumentropydansupportvectormachine |