Twitter is one of the social medias that are widely used at the moment. Tweet conversations can be classified according to their sentiments. The existence of sarcasm contained in a tweet sometimes causes incorrect determination of the tweet’s sentiment because sarcasm is difficult to analyze automatically, even by humans. Hence, sarcasm detection needs to be conducted, which is expected to improve the results of sentiment analysis. The effect of sarcasm detection on sentiment analysis can be seen in terms of accuracy, precision and recall. In this paper, detection of sarcasm is applied to Indonesian tweets. The feature extraction of sarcasm detection uses unigram and 4 Boazizi feature sets which consist of sentiment-relate features, punctuation-relate features, lexical and syntactic features, and top word features. Detection of sarcasm uses the Random Forest algorithm. The feature extraction of sentiment analysis uses TF-IDF, while the classification uses Naïve Bayes algorithm. The evaluation shows that sentiment analysis with sarcasm detection improves the accuracy of sentiment analysis about 5.49%. The accuracy of the model is 80.4%, while the precision is 83.2%, and the recall is 91.3%.
The development of technology are getting faster must be accompanied by the ability to adapt to changes from manual to digital, in the field of education. The Industrial internships, independent projects, student exchanges, community service projects, humanitarian initiatives, and other programs are part of the Merdeka Belajar - Kampus Merdeka program, which was launched by the Ministry of Education and Culture. The various of Merdeka Belajar -Kampus Merdeka program got a variety of responses from the public, including positive, negative, and neutral remarks posted on social media. The existence of these comments is able to create a growing sentiment among the general public and academics. Based on these problems, the researchers used twitter comments as a data source to conduct a sentiment analysis on the implementation of their Merdeka Belajar - Kampus Merdeka program. The data from Twitter will be categorized into positive, negative, and neutral classes using the Naïve Bayes method, K-Nearest Neighboars, and Decision Tree. There was a total of 475 data points divided into two groups: training data and testing data. The training data accounts for 80% of the entire data, while the remaining 20% is used for testing, with an accuracy of 99.22% for Naïve Bayes, 96.90% for K-Nearest Neighboars, and 37.21% for Decision.
Kinerja kamera pengawas terkadang memiliki Batasan tertentu, terutama dibagian Gerakan kamera yang terbatas, Tujuan dari penelitian ini adalah membuat alat yang dapat memudahkan pengguna untuk dapat mengawasi keadaan yang terekam oleh kamera pengawas menggunakan ponsel android yang di dalam nya terdapat juga sistem pengendali kamera, di dalam aplikasi tersebut kita dapat memantau ataupun melihat keadaan ataupun situasi di suatu tempat dan ruangan kapanpun kita mau dan dimanapun kita berada dalam waktu 24 jam selama di suatu tempat atau ruangan tersebut kita memasang kamera dan ada nya sinyal yang mumpuni untuk mengakses jaringan ataupun internet. Cara kerja alat ini adalah telepon genggam akan mengirimkan data berupa perintah, yang kemudian data tersebut dikirimkan melalui alamat IP yang ditentukan pada perangkat mikrokontroller. Telepon genggam yang digunakan akan bertugas sebgai transmitter (pengirim) dan kemudian di terima oleh wireless router sebagai receiver (penerima). Kemudian perintah tersebut dikirim ke mikrokontroler dan diolah oleh mikrokontroler, kemudian mikrokontroler memberikan perintah kepada motor servo yang menentukan arah dari ip kamera tersebut. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa alat yang dibuat yaitu kontrol kamera menggunakan android ini dapat bekerja dengan baik sesuai dengan prinsip kerja yang dirancang.
Media sosial merupakan tempat untuk mencari pertemanan baru serta tempat untuk mengeluarkan pendapat terhadap sesuatu secara bebas. Salah satu media sosial yang banyak digunakan saat ini adalah Twitter. Banyak masyarakat yang memanfaatkan Twitter untuk mengeluarkan pendapat terhadap Pandemi Covid-19 yang terjadi di berbagai negara termasuk di Indonesia. Pandemi Covid-19 atau korona virus di Indonesia diawali dengan temuan penderita penyakit korona virus 2019 (COVID-19) pada 2 Maret 2020 hingga 8 April 2020, telah terkonfirmasi 2.738 kasus positif COVID-19, dengan 221 kasus di antaranya meninggal dan 204 kasus sembuh. Tweet yang dituliskan oleh masyarakat nantinya dapat diklasifikasikan ke dalam sentimen positif maupun sentiment negatif menggunakan analisis sentimen. Hasil dari analisis sentiment kita dapat melihat bagaimana persepsi masyarakat Indonesia terkait pandemi Covid-19 yang terjadi di Indonesia. Proses klasifikasi analisis sentimen akan menggunakan metode naïve bayes. Pengujian sentimen yang dilakukan menggunakan Cross Validation meliputi pengujian 5 Fold dan 10 Fold. Dari masing-masing pengujian tersebut akan dilihat nilai accuracy, presisi dan recall. Hasil Cross Validation pengujian 5 Fold didapatkan hasil dari rata-rata akurasi sebesar 0.756364 (75%). Hasil Cross Validation pengujian 10 Fold didapatkan hasil dari rata-rata akurasi sebesar 0.76 (76%).
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.