OZZY SEPRI MAULIZON (2018) KLASIFIKASI SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP ROKOK PADA TWITTER MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
|
Text
1. COVER_2018390TIF.pdf Download (622kB) | Preview |
|
|
Text
2. PENGESAHAN_2018390TIF.pdf Download (3MB) | Preview |
|
|
Text
3. ABSTRAK_2018390TIF.pdf Download (92kB) | Preview |
|
|
Text
4. KATA PENGANTAR_2018390TIF.pdf Download (313kB) | Preview |
|
|
Text
5. DAFTAR ISI_2018390TIF.pdf Download (290kB) | Preview |
|
|
Text
6. BAB I_2018390TIF.pdf Download (183kB) | Preview |
|
|
Text
7. BAB II_2018390TIF.pdf Download (359kB) | Preview |
|
|
Text
8. BAB III_2018390TIF.pdf Download (111kB) | Preview |
|
|
Text
9. BAB IV_2018390TIF.pdf Download (1MB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.uin-suska.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
10. BAB V_2018390TIF.pdf Restricted to Repository staff only Download (710kB) |
|
|
Text
11. BAB VI_2018390TIF.pdf Download (95kB) | Preview |
|
|
Text
12. DAFTAR PUSTAKA_2018390TIF.pdf Download (94kB) | Preview |
Abstract
Twitter . Berdasarkan survei yang telah dilakukan dikutip pada laman (nasional.tempo.co) lebih dari sepertiga atau 36,3 persen penduduk Indonesia saat ini menjadi perokok. Bahkan 20 persen remaja usia 13-15 tahun adalah perokok. Peningkatan jumlah perokok remaja laki-laki mencapai 58,8 persen, Terdapat berbagai opini di masyarakat tentang rokok. Sebagian masyarakat menganggap rokok berdampak positif karena rokok menjadi salah satu sumber terbesar pendapatan negara. Sebagian lainnya menganggap rokok berdampak negatif terhadap masyarakat dan masih banyak lagi pendapat masyarakat luas tentang rokok. Pada peneltian ini telah dilakukan klasifikasi sentimen masyarakAt terhadap rokok pada media sosial twitter menggunakan algoritma naïve bayes menggunakan 1000 data tweetd engan menggunakan 2 kelas yaitu kelas positif dan kelas negative. Pengujian akurasi menggunakan confussion matrik dan K-Fold cross Validation (10 Fold). Dari hasil penggujian diketahui bahwa metode NBC dapat diterapkan dalam klasifikasi sentimen terhadap harga rokok pada twitter dengan ingkat akurasi tertinggi 71% dengan K-Fold 9.Kata Kunci: API Twitter, Confusion matrix, Jejaring sosial, K-Fold Cross validation, NBC
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Subjects: | 300 Ilmu Sosial |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Ms. Nilam Badriyah |
| Date Deposited: | 24 Jul 2019 02:32 |
| Last Modified: | 24 Jul 2019 02:32 |
| URI: | http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/16689 |
Actions (login required)
 |
View Item |