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

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