Basri, Adi Surya (2020) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP IBUKOTA BARU MENGGUNAKAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (588kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (225kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (354kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (425kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (570kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (34kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA - LAMPIRAN)
Daftar Pustaka dan Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (264kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
fiks - Source Code-16.11.0808-Adi Surya Basri - Bobo G.rar Restricted to Repository staff only Download (108kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-16.11.0808-Adi Surya Basri - Bobo G.pdf Restricted to Repository staff only Download (472kB) |
Abstract
Angka pengguna internet yang mengakses media sosial mencapai 85,7%. Sosial media Twitter memiliki pengguna 7.05% atau sekitar 12,06 juta pengguna di Indonesia. Terdapat banyak informasi dan tweet dari para penggunanya tentang berbagai hal, salah satunya kebijakan pemerintah. Kebijakan pemerintah yang trending topic di Twitter adalah tentang rencana pembangunan Ibu Kota Baru. Metode K-NN digunakan untuk classification atau clustering tweet berdasarkan tetangga terdekat pada data latih. Dengan begitu penelitian ini dapat digunakan untuk menentukan apakah tweet tentang rencana pembangunan Ibu Kota Baru tersebut berorientasi sentimen positif atau negatif serta mengetahui presentase akurasi dari Metode K-NN dalam classification tweet Bahasa Indonesia. Studi ini menganalisis sentimen pengguna Twitter dalam bentuk data tweet dalam bahasa Indonesia dengan Metode K-NN (K-Nearest Neighbors). Tes tersebut menggunakan data tweet Maximal dari 1000 tweet dengan kata kunci ibu kota baru, dilakukan dengan berbagi 80% data pelatihan dan 20% data pengujian untuk melihat keakuratan dan kinerja hasil klasifikasi. Berdasarkan hasil tes diperoleh akurasi 80%. Hasilnya, 83% pengguna twitter merespons positif ibu kota baru, sementara 17% merespons negatif.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Data mining, Klasifikasi, Sentimen Analisis, Alghoritma K-NN | ||
| 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 > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 01 Jul 2022 07:04 | ||
| Last Modified: | 07 Aug 2023 02:17 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/3397 |
Actions (login required)
 |
View Item |