Sulistyani, Widya - 165410086 (2020) ANALISA TOPIK DATA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN LATENT SEMANTIC ANALYSIS (STUDI KASUS : GUBERNUR JAWA TENGAH). Skripsi thesis, STMIK AKAKOM YOGYAKARTA.
|
Text
1_165410086_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (4MB) | Preview |
|
|
Text
2_165410086_BAB_I.pdf - Published Version Download (106kB) | Preview |
|
|
Text
3_165410086_BAB_II.pdf - Published Version Download (137kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_165410086_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (287kB) |
|
|
Text
5_165410086_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (245kB) |
|
|
Text
6_165410086_BAB_V.pdf - Published Version Download (103kB) | Preview |
|
|
Text
7_165410086_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (105kB) | Preview |
|
|
Text
8_165410086_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (116kB) | Preview |
|
|
Text
9_165410086_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (80kB) |
Abstract
Twitter banyak digunakan oleh masyarakat untuk berbagi pandangan, ide dan perasaan. Tidak hanya masyarakat, pejabat publik seperti gubernur jawa tengah juga aktif menggunakan twitter sebagai sarana komunikasi dengan warganya dan selalu menjawab setiap masukan dan aspirasi yang ada. Dengan adanya pandemi covid-19, masukan dan aspirasi masyarakat kian meningkat, maka untuk mengetahui semua masukan dan aspirasi tersebut dibutuhkan waktu yang lebih lama. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah metode yang cepat dan efektif untuk dapat memberikan gambaran berupa topik yang mewakili banyaknya masukan dan aspirasi tersebut. Pemodelan topik digambarkan sebagai metode untuk menemukan kelompok kata (topik) dari sekumpulan dokumen yang dapat merepresentasikan dengan baik informasi yang ada dalam kumpulan dokumen (Nair 2016). Salah satu teknik dari pemodelan topik adalah Latent Semantic Analysis. Sistem ini dibuat menggunakan bahasa pemrograman python dan menggunakan csv sebagai database. Dari hasil implementasi yang dilakukan dalam penelitian ini didapatkan kesimpulan bahwa aplikasi ini dapat mengimplementasikan metode latent semantic analysis dengan baik dan dapat memberikan gambaran berupa topik utama dari media sosial twitter. Kata kunci : Latent Semantic Analysis, Pemodelan Topik, Python, Twitter.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Dini Fakta Sari, S.T., M.T |
| Uncontrolled Keywords: | Latent Semantic Analysis, Pemodelan Topik, Python, Twitter. |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi > Program Aplikasi Berbasis WEB A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Sistem Multimedia (Multimedia System) |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Mr. Andi Setyanto |
| Date Deposited: | 26 Nov 2020 02:48 |
| Last Modified: | 26 Nov 2020 02:48 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/9070 |
Actions (login required)
 |
View Item |
