Prediksi Retweet Berdasarkan Konten dan Pengguna dengan Metode Classifier Selection - Dalam bentuk buku karya ilmiah
MUHAMAD FEBIANSYAH
Informasi Umum
Kode
24.04.4953
Klasifikasi
006.312 - Data mining
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Mining
Dilihat
98 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Perkembangan media sosial telah merubah cara penyebaran informasi, dengan Twitter memainkan peran utama. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model prediksi retweet di Twitter menggunakan fitur content-based dan user-based, serta teknik oversampling untuk meningkatkan kinerja model. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa meta learner tanpa oversampling pada fitur content-based memiliki macro average F1-score sebesar 0.52, namun dengan recall yang sangat rendah untuk kelas retweet (6%) dan F1-score 0.11. Sebaliknya, meta learner dengan oversampling pada fitur content-based memperbaiki performa dengan presisi 0.86, recall 0.77, dan F1-score 0.80 untuk retweet, dengan nilai macro average F1-score sebesar 0.82 yang menunjukan kenaikan dibandingkan dengan meta learner tanpa oversampling. Untuk model user-based, tanpa oversampling, macro average F1-score memiliki nilai 0.75 dengan keseimbangan baik antara presisi dan recall pada kelas non retweet. Setelah oversampling, model user-based mempertahankan keseimbangan yang baik dengan presisi, recall, F1-score, dan macro average F1- score masing-masing sebesar 0.88 pada kelas retweet dan non retweet. Secara keseluruhan, oversampling meningkatkan kinerja model, terutama pada fitur content-based, dengan model user-based menunjukkan performa yang paling konsisten dan baik
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | MUHAMAD FEBIANSYAH |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | Jondri, Indwiarti |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom, S1 Informatika |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2024 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
