Istikhomah, Dewi Nur (2025) ANALISIS BIG DATA UNTUK MENDETEKSI EMOSI PENGGUNA MELALUI MEDIA SOSIAL. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (985kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (193kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (632kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (306kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (63kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA-LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (165kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Sourcecode - 21.83.0662.zip Restricted to Repository staff only Download (236kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (886kB) |
Abstract
Perkembangan pesat teknologi informasi dan komunikasi telah menjadikan media sosial sebagai platfrom utama bagi individu untuk berbagi pemikiran, perasaan, dan pengalaman. Emosi yang diekspresikan melalui teks media sosial twitter, merupakan sumber data yang kaya untuk dianalisis. Deteksi emosi ini penting seperti pemasaran, psikologi dan analisis sosial. Dengan volume yang terus bertambah, diperlukan pendekatan komprehensif seperti pembelajaran mesin dan pemrosesan bahasa alami (NLP). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mendeteksi emosi pengguna melalui data teks yang diambil dari github dengan memanfaatkan pendekatan Big Data. Metode Navie Bayes dipilih sebagai algoritma klasifikasi utama karena kesederhanaan dan kemampuannyaa dalam memberikan hasil yang akurat pada klasifikasi text. Tahapan prapemrosesan meliputi, stopwords removal, stemming, dan pembobotan kata menggunakan Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), yang merupakan Langkah penting untuk meningkatkan akurasi model deteksi emosi. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan pengalaman yang lebih mendalam mengenai bagaimana emosi diekspresikan dalam komunikasi digital, serta menunjukan efektivias algoritma Navie Bayes dalam menganalisis emosi tersebut secara otomatis kontribusi penelitian ini diharapkan dapat memperdalam bidang analisis emosi, khususnya dalam konteks media sosial dan menjadi dasar untuk pengembangan aplikasi yang canggih di masa mendatang.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Deteksi Emosi, Big Data, Media Sosial, Navie Bayes | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 006 Metode komputer khusus | ||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Komputer | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 16 Sep 2025 02:18 | ||
| Last Modified: | 16 Sep 2025 02:18 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/30664 |
Actions (login required)
 |
View Item |