Muslim, Alif Akbarul (2016) Rancang bangun aplikasi berbasis web untuk analisis sentimen pada mikroblog twitter dengan naïve bayes. Undergraduate thesis, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
|
Text (Fulltext)
10650097.pdf - Accepted Version Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (5MB) | Preview |
|
Archive (Appendices)
10650097.zip - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives. Download (761kB) | Request a copy |
Abstract
INDONESIA:
Mikroblog Twitter dewasa ini menjadi salah satu rujukan bagi para netizen untuk memberikan kesan dan pendapatnya, baik opini yang bersifat positif ataupun bersifat negatif. Para produsen barang dan jasa di Negara barat memanfaatkannya sebagai bahan koreksi terhadap barang yang dibuat apakah para konsumen merasa puas atau tidak. Di Indonesia hal tersebut dapat implementasikan kepada para public figure karna sebagian besar dari mereka merupakan pengguna twitter.
Oleh karna itu,perlu dibuat yang mampu mengetahui respon sentiment netizen terhadap objek yang ditentukan baik bersifat positif ataupun negatif. Menggunakan metode Naive bayes yang berfungsi sebagai penentu relevansi dari hasil pengambilan data tweet di twitter (crowling) terhadap tema yang diinginkan dankemudian metode Naïve Bayes dipakai sebagai pengklasifikasi hasil revansi terhadap dua kategori yaitu positif dan negatif. Berdasarkan hasil pengujian dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes dapat memberikan hasil relevansi dan klasifikasi yang akurat terhadap analisis sentiment.
ENGLISH:
Microblogging Twitter today becomes a reference for the netizens to give their impressions and their opinions, whether positive or negative opinions. The producers of goods and services in Western countries use it as a correction of the goods made whether their customers are satisfied or not. In Indonesia it can be implemented to the public figure because most of them are users of Twitter.
Therefore, it is necessary to make application which is able to know the netizens’ sentiment responses towards the object determined whether they are positive or negative. Using the method of naive bayes that functions as a determinant of the relevance of the results of data collection tweet on twitter (crowling) to the decided theme and Naïve Bayes classifier also was used as relevance result of two categories: positive and negative. Based on the test results, it can be concluded that the method of Naïve Bayes can provide results of relevance and an accurate classification of the sentiment analysis.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Supervisor: | Suhartono, Suhartono and Chamidy, Totok | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Keywords: | Twitter; Analisis Sentimen; Sentiment Analysis; Naive bBayes; | |||||||||
Departement: | Fakultas Sains dan Teknologi > Jurusan Teknik Informatika | |||||||||
Depositing User: | Dian Anesti | |||||||||
Date Deposited: | 21 Jul 2016 17:05 | |||||||||
Last Modified: | 21 Jul 2016 17:05 | |||||||||
URI: | http://etheses.uin-malang.ac.id/id/eprint/3596 |
Downloads
Downloads per month over past year
Actions (login required)
View Item |