SENTIMEN ANALISIS TERHADAP PRODUK MENGGUNAKAN TEXT MINING

Hapsari, Diajeng Tyas Purwa (2018) SENTIMEN ANALISIS TERHADAP PRODUK MENGGUNAKAN TEXT MINING. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

	Text (COVER-ABSTRAK) COVER.pdf Download (1MB)
	Text (BAB I) BAB I.pdf Download (232kB)
	Text (BAB II) BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (834kB)
	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 (554kB)
	Text (BAB V) BAB V.pdf Download (53kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA) Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (107kB)
	Archive (SOURCE CODE) Source Code 14.11.8235 Diajeng Tyas Purwa Hapsari.zip Restricted to Repository staff only Download (2MB)

Abstract

Penilitian ini dilakukan mulai bulan September hingga Desember 2017. Menggunakan API twitter untuk memperoleh data twitter yang bersifat real time (berubah-ubah). Penelitian ini menggunakan alhoritma Naive Bayes untuk memperoleh probabilitas tertinggi. Menggunakan pula algoritma pengorganisiran kata yaitu algoritma n-gram dan fitur kata. Keakuratan aplikasi sentimen analisis ini dipengaruhi oleh knowledge base pada data twitter yang dapat diinputkan dan diklasifikasikan secara manual oleh admin. Penelitian ini juga hanya menggunakan corpus Bahasa Indonesia sehingga ketika mengelola data selain corpus yang digunakan hasil sentimennya tidak akurat. Pada implementasi sistem ini dibagi menjadi dua yaitu admin dan user. Di mana admin memiliki hak akses untuk mengubah data tweet, data emoticon, data kata dasar, data kata kunci cari (keyword search), serta data stopword. Sedangkan user memiliki hak akses untuk mengambil sejumlah twet yang dapat dipilih, mengetahui training menggunakan fitur n-gram atau fitur kata, serta dapat mengetahui data testing dengan fitur n-gram dan fitur kata yang semua fitur itu dapat ditentukan sesuai keinginan pengguna. User juga dapat melihat keakurasian sentiemen dari setiap tweet yang telah melewati serangkaian proses tersebut.

Item Type:

Thesis (S1 - Sarjana)

Contributor:

Pembimbing
Al Fatta, Hanif

Uncontrolled Keywords:

text mining, sentimen analytical, n-gram, naive bayes, words fiur

Subjects:

000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer
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:

16 Sep 2022 06:54

Last Modified:

30 Oct 2023 07:24

URI:

http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/7612

Actions (login required)

View Item