Analisis Sentimen Pada Posting Official Akun Twitter Telkom Speedy Menggunakan Naive Bayes Classifer

Muhamad Ridwannuloh, Iwan (2014) Analisis Sentimen Pada Posting Official Akun Twitter Telkom Speedy Menggunakan Naive Bayes Classifer. Diploma thesis, Universitas Komputer Indonesia.

Full text not available from this repository.
Official URL: http://elib.unikom.ac.id/gdl.php?mod=browse&op=rea...

Abstract

Telkom Speedy adalah layanan broadband akses internet dari PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk. Pada tahun 2013, jumlah pengguna Telkom Speedy mencapai 2,4 juta orang. Banyaknya jumlah pengguna ini membuat Telkom Speedy harus menyediakan layanan berupa feedback. Salah satu media yang digunakannya ialah Twitter. Informasi yang didapat dari setiap tweets, dapat dijadikan sebagai alat penentu kebijakan dan ini bisa dilakukan dengan menggunakan analisis sentimen. Pada analisis sentimen, salah satu metode pengklasifikasian yang dapat digunakan adalah Na�¯ve Bayes Classifier. Na�¯ve Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes. Na�¯ve Bayes Classifier mengasumsikan bahwa keberadaan sebuah atribut (variabel) tidak ada kaitannya dengan keberadaan atribut (variabel) yang lain. Algoritma Na�¯ve Bayes Classifier terdiri dari dua tahap. Tahap pertama adalah pelatihan terhadap himpunan dokumen contoh (data latih) dan tahap kedua adalah proses klasifikasi dokumen yang belum diketahui kategorinya (kelas). Sistem ini menggunakan metode Na�¯ve Bayes Classifier untuk pengklasifikasiannya. Tahap yang akan dilakukan sebelum klasifikasi adalah preprocessing. Tahapan pada preprocessing terdiri dari case folding, normalisasi fitur, convert emoticon, convert negation, tokenizing, stemming dan stopword removal. Tweets yang telah melewati tahap preprocessing akan diklasifikasikan ke dalam opini positif atau opini negatif dan ditampilkan ke dalam diagram pie.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: analisis sentimen, na�¯ve bayes classifier, tweets, preprocessing
Subjects: S1-Final Project > Fakultas Teknik Dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika > 2014
Divisions: Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer
Universitas Komputer Indonesia > Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > Teknik Informatika (S1)
Depositing User: Admin Repository
Date Deposited: 16 Nov 2016 08:10
Last Modified: 16 Nov 2016 08:10
URI: http://repository.unikom.ac.id/id/eprint/29384

Actions (login required)

View Item View Item