Analisis Sentimen Program Televisi Indonesia Lawyers Club Menggunakan K-Nearest Neighbor, Naive Bayes Classifier dan Decision Tree

Nathanael Wilim, Nico (2020) Analisis Sentimen Program Televisi Indonesia Lawyers Club Menggunakan K-Nearest Neighbor, Naive Bayes Classifier dan Decision Tree. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN_AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (696kB)
Preview	Text DAFTAR_PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (240kB) | Preview
Preview	Text BAB_I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (246kB) | Preview
Preview	Text BAB_II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (484kB) | Preview
Preview	Text BAB_III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (459kB) | Preview
	Text BAB_IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB_V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (122kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Share Alike. Download (457kB)

Abstract

Text mining merupakan salah satu penerapan konsep dan teknik data mining yang dapat digunakan untuk menganalisa data dalam bentuk teks yang merupakan tulisan opini atau pendapat masyarakat terhadap suatu program televisi. Penelitian ini menggunakan teknik analisis sentimen yang merupakan bagian dari konsep text mining, untuk melakukan analisis data dari kumpulan opini yang diambil dari kolom-kolom komentar, cuitan-cuitan netizen di twitter, dan berbagai sumber unggahan orang-orang yang terkait akan opini atau pandangannya terhadap program televisi Indonesia Lawyer Club (ILC) yang pernah memenangkan penghargaan Panasonic Gobel Awards 2018. Namun pada tahun 2019 ILC tidak memenangkan penghargaan tersebut karena direbut program televisi Mata Najwa di peringkat pertama. Penelitian ini dilakukan karena adanya kekalahan ILC pada tahun 2019. Hasil dari analisis sentimen nantinya berupa persentase sentimen positif dan negatif dan juga perbandingan antara ILC dengan Mata Najwa. Penelitian analisis sentimen ini menggunakan alat bantu software Python programming dan Rapidminer yang digunakan untuk mengambil cuitan-cuitan twitter dan melakukan pra-proses mulai dari cleansing, case folding, tokenization, filtering, stemming, weighting word, hingga klasifikasi. Proses klasifikasi dilakukan untuk menentukan kelas dari sentimen yang menggunakan tiga metode algoritma, yaitu K-NN, Naïve Bayes Classifier, dan Decision Tree. Algoritma-algoritma tersebut akan digunakan untuk melakukan evaluasi accuracy yang terbaik dari penelitian.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Keywords:	analisis sentimen, data mining, Decision Tree, K-NN, Naïve Bayes Classifier
Subjects:	600 Technology (Applied Sciences) > 650 Management and Public Relations > 658 General management (Risk Management, Profit and Loss, Logistics) > 658.3 Personnel, Staff, Employee, Human Resource Management, Training > 658.306 Job Analysis
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
SWORD Depositor:	Administrator UMN Library
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	05 Dec 2020 00:45
Last Modified:	03 Aug 2023 02:48
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/14039

Actions (login required)

View Item