Permadi, Wahyu (2021) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP BRAND XIAOMI PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (582kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (320kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (663kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (55kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (199kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/other.png) |
Other (SOURCE CODE)
Source Code-19.21.1364-Wahyu Permadi.rar Restricted to Repository staff only Download (7MB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-19.21.1364-Wahyu Permadi.pdf Restricted to Repository staff only Download (578kB) |
Abstract
Xiaomi merupakan perusahaan elektronik smartphone berasal dari Tiongkok yang didirikan pada tahun 2010 dan berkantor pusat di Beijing. Xiaomi mampu bersaing dalam perkembangan bisnis dan sudah terkenal dengan pengembangan mulai dari kualitas, fitur dan harga. Opini dari masyarakat sangat berpengaruh, diperlukan metode untuk mengatasi masalah tersebut. Analisis Sentimen adalah penelitian yang mengolah tentang opini dari masyarakat dalam bentuk data teks. Data yang digunakan untuk diproses didapat dari platform media sosial Twitter. Twitter merupakan media sosial yang biasa digunakan untuk menyampaikan opini dari penggunanya. Data yang ada pada Twitter berupa data teks, gambar dan video. Pada penelitian ini data yang digunakan adalah data teks. Data tweet akan diproses menggunakan algoritma Support Vector Machine. Support Vector Machine merupakan salah satu metode penggalian teks yang dapat mengkategorikan opini. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk mengklasifikasi sehingga memperoleh opini positif dan negatif menggunakan algoritma Support Vector Machine. Dataset yang digunakan terdiri dari 2 data yang merupakan training dan testing. Pada data training diproses labeling secara manual. Dalam melakukan pengujian performa algoritma menggunakan metode K-Fold Cross Validation. Untuk proses data testing melakukan crawling data twitter secara realtime dan data yang dihasilkan kemudian melakukan proses pelabelan dan proses Preprocessing menggunakan system. Maka dari itu ouput akhir yang ditampilkan berbentuk sentiment positif dan negative dari hasil crawling data twitter yang sebelumnya. Hasil evaluasi proses pengujian kemudian mendapatkan nilai akurasi rata – rata sebesar 79%.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Python, Text minning, Analisis sentimen, Support vector machine | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 005 Pemrograman komputer, program dan data |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 18 Sep 2023 07:37 | ||
| Last Modified: | 18 Sep 2023 07:37 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/21493 |
Actions (login required)
 |
View Item |