UMN Knowledge Center

Analisis sentimen media twitter menggunakan naive bayesian studi kasus: prediksi polling kandidat Presiden Amerika Serikat 2016

Tunggawan, Elvyna (2016) Analisis sentimen media twitter menggunakan naive bayesian studi kasus: prediksi polling kandidat Presiden Amerika Serikat 2016. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (689kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (546kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (833kB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (641kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (657kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (3MB) | Preview

Abstract

Amerika Serikat merupakan salah satu negara yang paling berpengaruh di dunia. Kebijakan yang diambil ditentukan oleh pemerintah dan bergantung pada sudut pandang presidennya. Oleh karena itu, penting untuk mengetahui siapa yang berpeluang menjadi Presiden Amerika Serikat berikutnya. Penelitian sebelumnya telah melakukan prediksi hasil Pemilihan Presiden Amerika Serikat 2008 dan 2012 berdasarkan data Twitter menggunakan metode preprocessing data yang relatif kompleks. Pada penelitian ini, penulis memanfaatkan data Twitter yang melalui tahap preprocessing lebih sederhana untuk memprediksi hasil polling kandidat Presiden Amerika Serikat 2016. Prediksi dilakukan dengan menggunakan model Naive Bayesian dan dilatih dengan 33.708 tweet yang sudah melalui tahap preprocessing sederhana serta diberi label secara manual. Metode preprocessing dilakukan sesederhana mungkin agar tidak mengubah makna tweet. Model berhasil mencapai akurasi sebesar 95,8% dan memprediksi Bernie Sanders serta Ted Cruz sebagai kandidat Partai Demokrat dan Republik yang unggul. Namun, model hanya memiliki akurasi 26,7% ketika dibandingkan dengan RealClearPolitics.com.

Item Type: Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects: J Political Science > JS Local government Municipal government > JS221-227 Elections. Local elections. Municipal elections
T Technology > T Technology (General) > T10.5-11.9 Communication of technical information
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T70 Information System
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 25 Jul 2017 01:53
Last Modified: 02 Oct 2017 01:50
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1282

Actions (login required)

View Item View Item