Alwan, Rafik Ibnu - 165410199 (2018) KLASIFIKASI SENTIMEN TEMPAT MAKAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.
|
Text
1_165410199_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (9MB) | Preview |
|
|
Text
2_165410199_BAB_I.pdf - Published Version Download (136kB) | Preview |
|
|
Text
3_165410199_BAB_II.pdf - Published Version Download (223kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_165410199_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (311kB) | Request a copy |
|
|
Text
5_165410199_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (750kB) | Request a copy |
|
|
Text
6_165410199_BAB_V.pdf - Published Version Download (127kB) | Preview |
|
|
Text
7_165410199_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (117kB) | Preview |
|
|
Text
8_165410199_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (259kB) | Preview |
|
|
Text
9_165410199_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
Abstract
Penelitian ini membangun sistem klasifikasi sentimen tempat makan menggunakan metode Naïve Bayes. Tujuan dilakukan penelitian ini membantu untuk menentukan recommended atau tidaknya suatu tempat makan. Dalam membangun sistem ini, penulis menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL sebagai basis datanya. Komentar tempat makan pada sosial media Foursquare diambil melalui Application Programming Interface (API). Selanjutnya komentar akan dihitung probabilitasnya untuk masing-masing kelas positif, negatif, dan netral. Dari hasil perhitungan masing-masing kelas tersebut diambil nilai tertinggi untuk menentukan komentar tersebut bersifat positif, negatif, atau netral. Bila jumlah komentar positif lebih banyak daripada jumlah komentar negatif, maka tempat makan tersebut recommended. Sebaliknya, bila jumlah komentar positif lebih sedikit daripada jumlah komentar negatif, maka tempat makan tersebut tidak recommended. Sistem klasifikasi sentimen tempat makan yang telah dibangun dapat mengkategorikan komentar suatu tempat makan ke dalam kategori positif, negatif, atau netral. Dan dari komentar tempat makan tersebut, sistem dapat mengambil kesimpulan recommended atau tidak. Kata Kunci : sentimen, Foursquare, klasifikasi, Naïve Bayes
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Ir. Totok Suprawoto, M.M., M.T. |
| Uncontrolled Keywords: | sentimen, Foursquare, klasifikasi, Naïve Bayes |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Users 3284 not found. |
| Date Deposited: | 15 Agu 2018 02:21 |
| Last Modified: | 15 Agu 2018 02:21 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/8067 |
Actions (login required)
 |
View Item |
