Analisa Sentimen Pemilu 2019 Pada Judul Berita Online Menggunakan Metode Logistic Regression
(1) Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo, Indonesia
(2) Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo, Indonesia
(3) Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, Sidoarjo, Indonesia
(*) Corresponding Author
Abstract
Full Text:
PDFReferences
L. D. Mahbubah and E. Zuliarso, “Analisa Sentimen Twitter Pada Pilpres 2019 Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Sintak, 2019.
M. K. Anam, B. N. Pikir, and M. B. Firdaus, “Penerapan Na ̈ıve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor (KNN) dan Decision Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen danPemeritah,” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer, vol. 21, no. 1, 2021, doi: 10.30812/matrik.v21i1.1092.
vincent michael, “Machine Learning: Mengenal Logistic Regression,” https://vincentmichael089.medium.com/machine-learning-2-logistic-regression-96b3d4e7b603, May 09, 2019.
J. Nasional, S. Informasi, H. Hakim, and S. Agustian, “Pebandingan Metode Decision Tree dan XGBoost untuk Klasifikasi Sentimen Vaksin Covid-19 di Twitter,” vol. 03, pp. 107–114, 2022.
Y. S. Nugroho and N. Emiliyawati, “Sistem klasifikasi variabel tingkat penerimaan konsumen terhadap mobil menggunakan metode random forest,” Jurnal Teknik Elektro, vol. 9, no. 1, pp. 24–29, 2017.
E. Fitri, “Analisis Sentimen Terhadap Aplikasi Ruangguru Menggunakan Algoritma Naive Bayes, Random Forest Dan Support Vector Machine,” Jurnal Transformatika, vol. 18, no. 1, p. 71, 2020, doi: 10.26623/transformatika.v18i1.2317.
A. Guterres, Gunawan, and J. Santoso, “Stemming Bahasa Tetun Menggunakan Pendekatan Rule Based,” Teknika, vol. 8, no. 2, 2019, doi: 10.34148/teknika.v8i2.224.
N. N. Pandika Pinata, I. M. Sukarsa, and N. K. Dwi Rusjayanthi, “Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Bali dengan XGBoost pada Python,” Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), vol. 8, no. 3, p. 188, 2020, doi: 10.24843/jim.2020.v08.i03.p04.
U. Erdiansyah, A. Irmansyah Lubis, and K. Erwansyah, “Komparasi Metode K-Nearest Neighbor dan Random Forest Dalam Prediksi Akurasi Klasifikasi Pengobatan Penyakit Kutil,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 1, p. 208, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3373.
M. Rizky Mubarok, Muliadi, and R. Herteno, “Hyper-Parameter Tuning pada XGBoost Untuk Prediksi Keberlangsungan Hidup Pasien Gagal Jantung,” Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer (KLIK), vol. 9, no. 2, pp. 391–401, 2022.
B. P. Pratiwi, A. S. Handayani, and S. Sarjana, “Pengukuran Kinerja Sistem Kualitas Udara Dengan Teknologi Wsn Menggunakan Confusion Matrix,” Jurnal Informatika Upgris, vol. 6, no. 2, 2021, doi: 10.26877/jiu.v6i2.6552.
S. Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti, A. Nikmatul Kasanah, U. Pujianto, T. Elektro, F. Teknik, and U. Negeri Malang, “Terakreditasi SINTA Peringkat 2 Penerapan Teknik SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma KNN,” masa berlaku mulai, vol. 1, no. 3, pp. 196–201, 2017.
E. Agustin, A. Eviyanti, and N. Lutvi Azizah, “Deteksi Penyakit Epilepsi Melalui Sinyal EEG Menggunakan Metode DWT dan Extreme Gradient Boosting,” vol. 7, no. 1, pp. 117–127, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5412.
DOI: https://doi.org/10.30645/kesatria.v4i2.164
DOI (PDF): https://doi.org/10.30645/kesatria.v4i2.164.g163
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Published Papers Indexed/Abstracted By: