PERBANDINGAN PRODUK SMARTPHONE BERDASARKAN KLASIFIKASI KOMENTAR WEBSITE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFICATION

ROBY RAMADHAN, (2017) PERBANDINGAN PRODUK SMARTPHONE BERDASARKAN KLASIFIKASI KOMENTAR WEBSITE MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFICATION. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
1. COVER.pdf

Download (296kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2. PENGESAHAN.pdf

Download (700kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3. ABSTRAK.pdf

Download (248kB) | Preview
[img]
Preview
Text
4. KATA PENGANTAR.pdf

Download (269kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5. DAFTAR ISI.pdf

Download (184kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. BAB I.pdf

Download (111kB) | Preview
[img]
Preview
Text
7. BAB II.pdf

Download (698kB) | Preview
[img]
Preview
Text
8. BAB III.pdf

Download (124kB) | Preview
[img]
Preview
Text
9. BAB IV.pdf

Download (1MB) | Preview
[img] Text
10. BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB)
[img]
Preview
Text
11. BAB VI.pdf

Download (97kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (305kB) | Preview

Abstract

Teknologi informasi yang semakin berkembang dapat dilihat dari semakin meningkatnya penggunaan perangkat telepon pintar atau smartphoneyang menggunakan media internet sebagai sarana memperoleh informasi maupun berkomunikasi. Akibatnya, banyak jenis atau tipe smartphonedari berbagai brandyang beredar di pasaran. Konsumen dihadapkan pada berbagai pilihan yang cukup membingungkan. Oleh sebab itu diperlukan suatu proses klasifikasi perbandingan produk smartphone untuk membantu konsumen membuat pertimbangan dalam menentukan pilihan. Terdapat sumber opini penilaian konsumen terhadap suatu smartphonedi antaranya pada websitesitushp.com. Pada penelitian ini telah dilakukan perbandingkan produk smartphone berdasarkan klasifikasi sentimen komentar konsumen ke dalam 3 kelas yaitu positif, negatif dan netralmenggunakan metode Naive Bayes Classification (NBC). Pengujian sistem dilakukan dengan model confusion matrix dan10-fold Cross Validation. Hasilpengujian yang dilakukan diketahui bahwa metode Naïve Bayes Classificationdapat diterapkan untuk mengklasifikasi dengan keakuratan yang cukup baik. Nilai akurasi pengujian dari seluruh dataset yang digunakan yaitu mencapai 74,60%.Kata Kunci:Confusion Matrix, Cross Validation, NBC,Smartphone,Website

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: Ms. Nilam Badriyah
Date Deposited: 28 Aug 2019 07:38
Last Modified: 28 Aug 2019 07:38
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/18578

Actions (login required)

View Item View Item