Analisis Sentimen Citayam Fashion Week menggunakan Support Vector Machine
DOI:
https://doi.org/10.26418/justin.v10i4.56665Keywords:
Analisis Sentimen, Tweeter, K-Means Clustering, Support Vector MachineAbstract
Fashion show merupakan salah satu ajang untuk mengekspresikan diri dalam bentuk busana, dan juga sebagai wadah bagi seseorang untuk menyampaikan pesan tertentu bagi komunitas disekitarnya. Pergelaran peragaan busana Citayam Fashion Week yang cukup trending di media sosial, memberikan beberapa respon dari netizen, khususnya di media sosial tweeter. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisa sentimen netizen yang dikumpulkan dari hasil crawling tweet media sosial Twitter, yang kemudian dianalisis nilai-nilai sentimen di dalamnya. Nilai-nilai ini kemudian dikelompokkan menggunakan algoritma k-means clustering, untuk seterusnya digunakan sebagai kategori target dalam proses klasifikasi menggunakan algoritma support vector machine. Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini adalah dari tiga cluster yang dibentuk, 38,6% respon dari tweet menyatakan sentimen positif, 40,4% menyatakan sentimen netral, dan 21% menyatakan respon negatif. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma SVM menunjukkan akurasi, presisi dan sensitivitas yang cukup baik untuk masing-masing cluster yang terbentuk, dengan rata-rata nilai sebesar 98,75%, 98,96%, dan 97,48%.
References
B. Barry, “Enclothed knowledge: The fashion show as a method of dissemination in arts-informed research,†Forum Qual. Sozialforsch., vol. 18, no. 3, 2017, doi: 10.17169/fqs-18.3.2837.
T. Y. Trisnawati, “Fashion sebagai Bentuk Ekspresi Diri dalam Komunikasi,†J. Messenger, vol. 3, no. 2, p. 36, 2016, doi: 10.26623/themessenger.v3i2.268.
A. S. Hutagalung, A. B. P. Negara, and E. E. Pratama, “Aplikasi Pendeteksi Cyberbullying Terhadap Komentar Postingan Media Sosial Instagram dengan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Website,†J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 3, p. 364, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i3.44843.
S. Mandasari, B. H. Hayadi, and R. Gunawan, “Analisis Sentimen Pengguna Transportasi Online Terhadap Layanan Grab Indonesia Menggunakan Multinomial Naive Bayes Classifier,†J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 5, no. 2, pp. 118–126, 2022.
L. Ardiani, H. Sujaini, and T. Tursina, “Implementasi Sentiment Analysis Tanggapan Masyarakat Terhadap Pembangunan di Kota Pontianak,†J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 2, p. 183, 2020, doi: 10.26418/justin.v8i2.36776.
K. Dalimunthe and B. H. Hayadi, “Information Text Retrieval Untuk Pencarian Data Penilaian Mengacu Pada Saran Dari Pengunjung Menggunakan Vector Space Model,†J. Comput. Sci. Inf. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 73–79, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.ulb.ac.id/index.php/JCoInT/article/view/3110.
K. F. Margolang, M. M. Siregar, S. Riyadi, and Z. Situmorang, “Analisa Distance Metric Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Klasifikasi Kredit Macet,†J. Inf. Syst. Res., vol. 3, no. 2, pp. 118–124, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i2.1262.
E. Irfiani and S. S. Rani, “Algoritma K-Means Clustering untuk Menentukan Nilai Gizi Balita,†J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 4, p. 161, 2018, doi: 10.26418/justin.v6i4.29024.
M. Qomaruddin, D. Riana, and A. Anton, “Segmentasi K-Means Citra Daun Tin Dengan Klasifikasi Ciri Gray Level Co Occurance Matrix,†J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 9, no. 2, p. 223, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.44139.
R. Das, M. S. Ansari, and M. Kanchana, “IRIS - Flower Classification,†High Technol. Lett., vol. 27, no. 4, pp. 654–659, 2021, doi: http://www.gjstx-e.cn/gallery/65-april2021asdfg.pdf.
B. T. Chicho, A. M. Abdulazeez, D. Q. Zeebaree, and D. A. Zebari, “Machine Learning Classifiers Based Classification For IRIS Recognition,†Qubahan Acad. J., vol. 1, no. 2, pp. 106–118, 2021, doi: 10.48161/qaj.v1n2a48.
Y. M. Hutahaean and A. W. Wijayanto, “Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Subsidi Listrik di Provinsi Gorontalo Tahun 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine,†J. Sist. dan Teknol. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 63–68, 2022, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/51210.
J. Kusuma, B. H. Hayadi, and R. Rosnelly, “Komparasi Metode Multi Layer Perceptron (MLP) dan Support Vector Machine (SVM) untuk Klasifikasi Kanker Payudara,†MIND (Multimedia Artif. Intell. Netw. Database) J., vol. 7, no. 1, pp. 51–60, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/mindjournal/article/view/6909.
N. A. Sinaga, Ramadani, K. Dalimunthe, M. S. A. A. Lubis, and R. Rosnelly, “Komparasi Metode Decision Tree, KNN, dan SVM Untuk Menentukan Jurusan Di SMK,†J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 94–100, 2021, doi: 10.30865/json.v3i2.3598.
M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,†J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
I. S. Al-Mejibli, J. K. Alwan, and D. H. Abd, “The effect of gamma value on support vector machine performance with different kernels,†Int. J. Electr. Comput. Eng., vol. 10, no. 5, pp. 5497–5506, 2020, doi: 10.11591/IJECE.V10I5.PP5497-5506.
J. T. Samudra, B. H. Hayadi, and P. S. Ramadhan, “Komparasi 3 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Kenaikan Jabatan,†J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD, vol. 5, no. 2, pp. 127–133, 2022, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsk/article/view/5642.
Downloads
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
The author owns the copyright in his paper and agrees to publish his paper to JUSTIN by giving the rights to the first publication of his paper which is simultaneously licensed under the Creative Commons Attribution License, namely the Similar International 4.0 license (CC BY-NC-SA 4.0).
This is a human-readable summary of (and not a substitute for) the license. Disclaimer.
You are free to:Share "” copy and redistribute the material in any medium or format
Adapt "” remix, transform, and build upon the material
The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.
Under the following terms:
Attribution "” You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
NonCommercial "” You may not use the material for commercial purposes.
ShareAlike "” If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
No additional restrictions "” You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.
Notices:
You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.
No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.
