ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS KEBOCORAN DATA MASYARAKAT INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Sihotang, Teo Yulio (2023) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS KEBOCORAN DATA MASYARAKAT INDONESIA MENGGUNAKAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM). Diploma thesis, Universitas Multi Data Palembang.

Text Teo Yulio Sihotang 1923250052.pdf Download (1MB)

Abstract

Kebocoran Data merupakan sebuah kejadian yang terjadi dikarenakan ada kerenggangan terhadap sistem keamanan komputer yang mengganggu data-data private yang tidak bisa dijangkau orang lain. Indonesia 1 tahun kebelakang sudah terjadi insiden kebocoran data yang seharusnya tidak terjadi pada instansi-instansi besar. Maka dari kejadian ini dilakukan penelitian menggunakan algoritma support vector machine dengan menggunakan data yang diambil melalui proses crawling dengan total keseluruhan 1000 data tweet berdasarkan hastag “#databocor”,” #kebocorandata”. pengujian dibuat menjadi 3 skenario yang berbeda dengan perbandingan pengujian dari pembagian data 70:30, 60:40 dan 50:50.Pada pengujian keseluruhan skenario klasifikasi mendapatkan hasil akurasi rata-rata sebesar 95.75%, presicion sebesar 93.5, recall sebesar 100% dan untuk pengujian keseluruhan skenario validasi mendapatkan hasil rata-rata accuracy sebesar 78.33%. Pada keseluruhan data setelah dilakukan pelabelan perbandingan sentimen positif memiliki persentase sebesar 74% dan sentimen negatif memiliki persentase sebesar 26%. Dari hasil yang didapatkan sentimen positif memliki persentase lebih besar dibading sentimen negatif

Actions (login required)

View Item