EKPLORASI TEKS MINING MEDIA SOSIAL UNTUK IDENTIFIKASI KEMISKINAN DI INDONESIA

Redjeki, Sri and Widyarto, S (2019) EKPLORASI TEKS MINING MEDIA SOSIAL UNTUK IDENTIFIKASI KEMISKINAN DI INDONESIA. In: PROSIDING SEMINAR NASIONAL PENGENTASAN KEMISKINAN, 24 Juli 2019, Regional Network on Poverty Eradication (RENPER) Universitas Bengkulu.

Text (EKPLORASI TEKS MINING MEDIA SOSIAL UNTUK IDENTIFIKASI KEMISKINAN DI INDONESIA) PROSIDING2019-halaman-1-8,165-172.pdf - Published Version Download (4MB)

Abstract

Kemiskinan di Indonesia masih menjadi masalah pemerintah yang membutuhkan perhatian lebih agar angka kemiskinan variabel statis dan untuk mendapatkan datanya membutuhkan efford yang lebih. Penelitian ini bertujuan mengekplor informasi opini masyarakat terkait kemiskinan melalui media social twitter untuk data di twitter berdasarkan hasil pengolahan word cloud dari jurnal atau paper tentang kemiskinan. Bahasa Indonesia. Data text diolah menggunakan pendekatan metode machine learning untuk melakukan training dan testing data. Algoritma yang digunakan untuk melakukan text mining pada penelitian ini adalah Naïve Bayes Classifier dengan menghasilkan ini sebesar 66%. Hasil ini dapat menjadi identifikasi awal bagi pengambil keputusan dalam melakukan upaya pengentasan kemiskinan di sebuah wilayah dan dapat dijadikan sebuah variabel baru yang bersifat dinamis untuk melakukan estimasi kemiskinan di Indonesia bersama-sama dengan variabel statis dari pemerintah. Kata kunci: Analisis sentimen, ekplorasi text mining, identifikasi kemiskinan

Item Type:	Conference or Workshop Item (Paper)
Additional Information:	Nama Penulis : S. Redjeki dan S. Widyarto
Uncontrolled Keywords:	Analisis sentimen, ekplorasi text mining, identifikasi kemiskinan
Subjects:	A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Algoritma
Divisions:	Prosiding (Proceedings)
Depositing User:	Titis Pratiwi
Date Deposited:	11 Apr 2022 06:33
Last Modified:	11 Apr 2022 06:35
URI:	http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/9643

Actions (login required)

View Item