Irfangi, - 155410174 (2019) ANALISIS SENTIMEN PADA MEDIA SOSIAL TWITTER TERHADAP TRANSPORTASI ONLINE DI INDONESIA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.
|
Text
1_155410174_HALAMAN DEPAN.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
2_155410174_BAB I.pdf - Published Version Download (876kB) | Preview |
|
|
Text
3_155410174_BAB II.pdf - Published Version Download (874kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_155410174_BAB III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (873kB) | Request a copy |
|
|
Text
5_155410174_BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (873kB) | Request a copy |
|
|
Text
6_155410174_BAB V.pdf - Published Version Download (872kB) | Preview |
|
|
Text
7_155410174_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (870kB) | Preview |
|
|
Text
8_155410174_CARA MENJALANKAN PROGRAM.pdf - Published Version Download (346kB) | Preview |
|
|
Text
9_155410174_LISTING PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (103kB) | Request a copy |
|
|
Text
10_155410174_LAMPIRAN LAMPIRAN.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (869kB) | Request a copy |
Abstract
Salah satu perkembangan teknologi saat ini terdapat pada layanan transportasi online. Transportasi online merupakan jawaban atas kebutuhan masyarakat akan transportasi yang mudah didapatkan, nyaman, cepat, dan murah. Hal ini menjadikan transportasi online dibutuhkan oleh banyak masyarakat khususnya di kota-kota besar. Banyak pro dan kontra yang hadir bagi aplikasi berbasis online terutama dari kalangan moda transportasi konvensional serta dari pihak pemerintah sebagai pembuat kebijakan. Kebiasaan masyarakat saat ini yaitu mengekspresikan pendapat mereka melalui media social. Media sosial menjadi alternatif populer di Indonesia salah satunya adalah Twitter. Oleh karena itu pada penelitian ini menganalisis tentang sentiment tentang transportasi online. Sistem ini dikembangkan dengan menggunakan Maven dan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Data tweet yang digunakan diambil pada tahun 2017 sebanyak 1009 tweet (900 data training dan 109 data uji). Dari hasil pengujian 109 data training didapatkan 11% mempunyai nilai positif 14% mempunyai nilai negatif dan 75% mempunyai nilai netral Hasil uji akurasi pengujian dari 109 data dihasilkan akurasi sebesar 84%. Kata Kunci : Twitter, Transportasi Online, Sentimen, Maven.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Dini Fakta Sari, S.T., M.T |
| Uncontrolled Keywords: | Twitter, Transportasi Online, Sentimen, Maven |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Users 6075 not found. |
| Date Deposited: | 12 Feb 2019 02:35 |
| Last Modified: | 12 Feb 2019 02:35 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/8257 |
Actions (login required)
 |
View Item |
