News Opinion Classification Application with Support Vector Machine Algorithm Using Framework Codeigniter

Tjut Adek, Rizal and Fikry, Muhammad (2021) News Opinion Classification Application with Support Vector Machine Algorithm Using Framework Codeigniter. JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering), 5 (1). pp. 160-166. ISSN 2549-6255

Preview

Text 5189-20852-1-PB.pdf Download (466kB) | Preview

Abstract

Berita merupakan salah satu informasi yang memuat banyak data, salah satunya adalah data tentang opini/sentimen. Data opini/sentimen sebuah berita dapat digunakan untuk banyak hal. Untuk mendapatkan nilai opini dari sebuah berita perlu dilakukan teknik sentiment analysis terhadap data berita yang ingin diketahui tingkat opini yang dihasilkan, sentiment analysis merupakan salah satu teknik yang menggunakan metode data mining. Untuk melihat tinggi redahnya nilai opini dari sebuah berita maka digunakan algoritma Support Vector Machine yang merupakan salah satu algoritma pada metode data mining yang mampu mengklasifikasikan data set ke dalam dua buah kelas. Menggunakan framework CodeIgniter yang berbasis bahasa pemgrograman php, dikembangkan sebuah aplikasi yang dapat mengklasifikasikan berita-berita tersebut ke dalam dua kelas yaitu kelas positif dan kelas negatif. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, diperoleh bahwa proses opinion mining dengan algoritma Support Vector Machine menggunakan Framework Codeigniter dapat dilakukan baik, dengan nilai Accuracy sebesar 76%, nilai Recall sebesar 74% dan nilai Precision sebesar 78.26%. Rata-rata waktu yang dibutuhkan untuk eksekusi (execution time) setiap data testing berkisar antara 90s sampai 100s

Actions (login required)

View Item