Prediksi Retweet Berdasarkan Feature User-Based Menggunakan Metode Klasifikasi Random Forest

MUHAMMAD SYAH ZANNUAR SUWITO

Informasi Dasar

21.04.2907
300.285
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Abstrak Twitter merupakan salah satu media sosial yang cukup populer di Indonesia bahkan dunia. Dengan Twitter pengguna dapat menyebarkan informasi baik itu berbentuk tulisan, video, maupun gambar. Proses difusi informasi yang terjadi pada Twitter bergerak diantara pengguna dengan fitur retweet. Dimana semakin besar jumlah retweet maka semakin meluas informasi yang ada. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah model prediksi retweet menggunakan feature user-based dengan metode klasifikasi Random Forest dengan melewati proses k-fold cross validation dengan nilai K=10. Hasil yang didapat pada penelitian ini adalah nilai akurasi 70%, nilai precision 74%, nilai recall 63% dan nilai f1-score 67%. Kata kunci : Twitter, retweet, Random Forest, k-fold cross validation, klasifikasi

Abstract Twitter is one of the most popular social media in Indonesia and even the world. On Twitter, users can disseminate information in the form of writing, videos, and images. The information diffusion process that occurs on Twitter moves between users with the retweet feature. Where the greater the number of retweets, the more widespread the information. This study aims to build a retweet prediction model using a user- based feature with the Random Forest classification method by going through the k-fold cross validation process with a value of K=10. The results obtained in this study are 70% accuracy, 74% precision, 63% recall value and 67% f1-score value. Keywords: Twitter, retweet, Random Forest, k-fold cross validation, classification

Subjek

DATA ANALYSIS-RESEARCH
 

Katalog

Prediksi Retweet Berdasarkan Feature User-Based Menggunakan Metode Klasifikasi Random Forest
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD SYAH ZANNUAR SUWITO
Perorangan
Jondri, Kemas Muslim Lhaksmana
Indonesia

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2021

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini