Implementasi classification tree pada sentiment analysis dalam socialmedia twitter

Setia, Galih Bagus (2014) Implementasi classification tree pada sentiment analysis dalam socialmedia twitter. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (916kB)
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (821kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (974kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (728kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (809kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Twitter merupakan social media berupa microblog yang berkembang pesat. Twitter tidak mengharuskan penggunanya untuk berteman di media sosial tersebut untuk berkomentar. Banyak hal yang dapat disampaikan berupa kritik maupun saran kepada seseorang yang berpengaruh mulai dari tokoh masyarakat, anggota DPR, media sampai artis. Kritik dan saran yang didapatkan dapat bernilai positif dan negatif. Salah satu cara untuk menilai komentar tersebut adalah dengan melakukan analisa sentimen. Metode untuk melakukan analisa sentimen ada berbagai macam, salah satunya adalah classification tree. Penelitian ini melakukan implementasi classification tree untuk mengklasifikasikan teks dalam analisa sentimen untuk mengklasifikasi komentar yang dilontarkan di media sosial Twitter. Classification tree dapat mengklasifikasikan komentar menjadi positif dan negatif serta menghitung persentasenya. Hasil dari aplikasi ini adalah persentase komentar negatif dan positif dari 30 komentar yang ditujukan pada sebuah akun Twitter.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods > 006.7 Multimedia Systems, Blogs, Social Media, Web Application Frameworks
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	31 Jul 2017 05:45
Last Modified:	09 Jun 2023 07:45
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1619

Actions (login required)

View Item