Febriant, Yuna Sophia Dewi - 135410076 (2017) ANALISIS DAN KLASIFIKASI SENTIMEN TERHADAP TWITTER STMIK AKAKOM YOGYAKARTA MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.
|
Text
1_135410076_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
2_135410076_BAB_I.pdf - Published Version Download (102kB) | Preview |
|
|
Text
3_135410076_BAB_II.pdf - Published Version Download (317kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_135410076_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (347kB) | Request a copy |
|
|
Text
5_135410076_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
6_135410076_BAB_V.pdf - Published Version Download (92kB) | Preview |
|
|
Text
7_135410076_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (168kB) | Preview |
|
|
Text
8_135410076_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (616kB) | Preview |
|
|
Text
9_135410076_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
Abstract
Makin maraknya penggunaan jejaring sosial seperti Twitter menjadikan jejaring sosial tersebut sebagai data yang sangat besar. Salah satu pemanfaatan data ini adalah untuk mengetahui opini atau sentimen pengguna jejaring sosial terhadap suatu topik. Keberadaan Twitter telah digunakan secara luas oleh berbagai lapisan masyarakat dalam beberapa tahun terakhir. Oleh karena itu, penelitian ini mencoba mencoba menganalisis tweet berbahasa Indonesia yang membicarakan tentang STMIK Akakom Yogyakarta. Analisis dilakukan dengan melakukan klasifikasi tweet yang berisi opini masyarakat tentang STMIK Akakom Yogyakarta. Klasifikasi sentimen terdiri dari positif, netral dan negatif. Penelitian ini menerapkan proses text mining serta menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier untuk mengklasifikasi sentimen dari tweet tersebut. Penelitian ini menggunakan 1000 data tweet yang diperoleh dari Twitter API untuk keperluan data training. Data tersebut diklasifikasi secara manual untuk menentukan sentimen dari tweet tersebut. Kemudian 50 data tweet digunakan untuk testing. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi sentimen secara otomatis dengan hasil pengujian 78% untuk sentimen, beberapa kendala dalam pemrosesan tweet secara realtime seperti duplikasi tweet (tweet spam), struktur Bahasa Indonesia yang cukup rumit dan beragam, dan belum banyak penelitian atau algoritma untuk optimasi pada kalimat berbahasa Indonesia. Kata Kunci : Analisis Sentimen, Analisis Sentimen dan Klasifikasi, Naive Bayes Classifier, Twitter.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Sri Redjeki, S.Si., M.Kom |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Analisis Sentimen dan Klasifikasi, Naive Bayes Classifier, Twitter. |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Users 1758 not found. |
| Date Deposited: | 28 Agu 2017 03:40 |
| Last Modified: | 28 Agu 2017 03:40 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/4890 |
Actions (login required)
 |
View Item |
