Search for collections on Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau Repository

KLASIFIKASI SENTIMEN TWEET MASYARAKAT TERHADAP AKUN TWITTER @KPI_PUSAT MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER

NUGRAH DEPRI WANDA, - (2022) KLASIFIKASI SENTIMEN TWEET MASYARAKAT TERHADAP AKUN TWITTER @KPI_PUSAT MENGGUNAKAN NAIVE BAYES CLASSIFIER. Skripsi thesis, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.

[img]
Preview
Text
File Lengkap Sampai Lampiran Kecuali Hasil Penelitian ( Bab IV).pdf

Download (3MB) | Preview
[img] Text (BAB IV)
File Hasil Peneltian (Bab IV).pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only

Download (1MB)

Abstract

KPI sebagai wujud peran serta masyarakat berfungsi mewadahi aspirasi serta mewakili kepentingan masyarakat akan penyiaran. Melihat banyaknya tweet pengaduan masyarakat kepada twitter @KPI_Pusat dan sentiment yang dihasilkan dari tweet tersebut (positif, negatif, netral), maka penulis membuat sistem yang dapat mengklasifikasikan tweet pengaduan atau tweet terhadap @KPI_Pusat secara otomatis. Pada proses pengklasifikasian tersebut karya ilimiah ini menggunakan metode Naive Bayes Classifier yang juga merupakan turunan dari teorema Bayes yang sederhana, berguna untuk mencari nilai probabilitas atau peluang tertinggi untuk mengklasifikasikan data testing (uji). Metode Naive Bayes Classifier dapat diterapkan dengan cukup baik berdasarkan hasil penelitian yang telah di lakukan untuk digunakan sebagai klasifikasi sentimen tweet masyarakat terhadap akun @KPI_PUSAT. Klasifikasi sentiment tweet masyarakat terhadap akun twitter @KPI_PUSAT dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dapat mengklasifikasi dengan tingkat akurasi tertinggi mencapai 91.11% pada pengujian data latih dan data uji 90% : 10%. Kata Kunci : KPI PUSAT, Klasifikasi, Sentimen, Tweet, Naïve Bayes Classifier.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: 000 Karya Umum
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika
Depositing User: fsains -
Date Deposited: 28 Jan 2022 07:55
Last Modified: 28 Jan 2022 07:55
URI: http://repository.uin-suska.ac.id/id/eprint/58698

Actions (login required)

View Item View Item