ANALISIS KARAKTER ORANG DENGAN ALGORITMA SVM PADA LINI MASA AKUN TWITTERNYA

Kamaludin, Aji (2019) ANALISIS KARAKTER ORANG DENGAN ALGORITMA SVM PADA LINI MASA AKUN TWITTERNYA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (257kB)
	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 (1MB)
	Text (BAB IV) BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (514kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (94kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (78kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code_16.11.0051 Aji Kamaludin.zip Restricted to Repository staff only Download (25MB)
	Text (PUBLIKASI) Publikasi_16.11.0051 Aji Kamaludin.pdf Restricted to Repository staff only Download (692kB)

Abstract

Twitter sebagai salah satu media sosial terbesar dengan jumlah pengguna pada 326 juta pengguna aktif pada januari 2019 khususnya di Indonesia[1], setiap hari lebih dari jutaan cuitan dipublikasi oleh penggunanya, dimana mereka mencurahkan segala unek - unek dengan menggunakan bahasa sehari - hari. Maka dari itu penelitian ini mencoba menganalisis Tweet untuk mendapatkan karakter dari tiap-tiap akun tersebut dengan pendekatan karakter DISC. Algoritma klasifikasi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah Support Vector Machine dengan pembobotan TF-IDF pada data yang dimana didalamnya terdapat tahap Preprocessing seperti Cleansing, dan Case Folding, selain itu aplikasi ini juga dikembangkan menggunakan PHP dan Python. Sedangkan hasil dari aplikasi ini sendiri menggunakan 109 akun sebagai dataset yang telah divalidasi oleh psikolog dan didapatkan tingkat akurasi sekitar 36,3636%. Dengan demikian kita dapat mengetahui karakter dari tiap-tiap akun yang diklasifikasikan.

Actions (login required)

View Item