Aplikasi Deteksi Kejadian Lokal di Surabaya berdasarkan Data Twitter Menggunakan Global Vector for Word Representation (GloVe) dan Multiclass Support Vector Machine

Ajipangestu, Drajad Bima (2019) Aplikasi Deteksi Kejadian Lokal di Surabaya berdasarkan Data Twitter Menggunakan Global Vector for Word Representation (GloVe) dan Multiclass Support Vector Machine. Other thesis, Insitut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 05111540000031-Undergraduate_thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Twitter merupakan salah satu media sosial yang cukup popular sampai sekarang. Banyak informasi yang tersebar dan diperoleh melalui media sosial ini. Sebagai contoh, ada suatu lembaga yang mengadakan suatu acara atau event baru yamg butuh diketahui banyak orang. Hal ini memungkinkan dibuatnya sebuah sistem yang digunakan untuk mempermudah penyajian informasi pengguna dengan mendeteksi adanya kejadian tertentu dari data sosial media. Dalam tugas akhir ini, data tweet akan diambil menggunakan Twitter API dan disimpan dalam format JSON. Selanjutnya, akan dilakukan praproses yang meliputi penghapusan karakter dan membuat semua tweet menjadi lowercase. Selain itu, dilakukan juga labeling untuk menentukan kelas dari tweet (festival, seminar, lomba, atau lain-lain). Selanjutnya dilakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan GloVe. Metode klasifikasi yang digunakan adalah SVM untuk memprediksi jenis kejadian. Uji coba dilakukan dengan mengubah kernel dan parameter nu untuk menghasilkan akurasi yang terbaik. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, didapatkan hasil terbaik dari sistem dengan akurasi 87,67% dengan klasifikasi menggunakan metode NuSVC dengan menggunakan Kernel RBF dan parameter nu sebesar 0,1.
====================================================================================================================================
Twitter is one of the most popular social media nowdays. A lot of information is spread and obtained through this social media. For example, there is an institution that holds an event that needs to be known to many people. This allows a system to be used to facilitate the presentation of user information to obtain information by detecting certain events from social media. In this thesis, tweets will be taken using the Twitter API and stored in JSON format. Next, preprocess will be carried out which includes deleting characters and making all tweets become lowercase. In addition, labeling is also done to determine the class of tweets (festivals, seminars, competitions, etc.), and then next to the extraction feature using GloVe.Classification method that will be used is SVM which is to predict the event. Trials are done by changing the kernel and nu parameters to produce the best accuracy. Based on the results of the trials that have been conducted, the best results from the system with 87.67% accuracy were obtained by classifying using the NuSVC method using Kernel RBF and Nu parameters of 0.1.

Item Type:	Thesis (Other)
Additional Information:	RSIf 629.895 Aji a-1 2019 3100019082486
Uncontrolled Keywords:	twitter, deteksi kejadian, glove, support vector machine
Subjects:	T Technology > T Technology (General) > T57.5 Data Processing T Technology > T Technology (General) > T58.5 Information technology. IT--Auditing
Divisions:	Faculty of Intelligent Electrical and Informatics Technology (ELECTICS) > Informatics Engineering > 55201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Drajad Bima Ajipangestu
Date Deposited:	10 Dec 2025 07:54
Last Modified:	10 Dec 2025 07:54
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/65860

Actions (login required)

View Item