Alexander, Rio (2021) Prediksi Five Emotions Seseorang Menggunakan Metode Natural Languange Understanding pada Twitter. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.
Abstract
Media sosial sekarang merupakan tempat dimana semua orang mengungkapkan perasaan atau emosinya, salah satu media sosial yang sering digunakan pada masa kini ialah Twitter dan dengan mengenali emosi seseorang diharapkan mampu membantu manusia dalam proses pengenalan kepribadian, membantu perusahaan dalam mencari karyawan, dan deteksi tingkat kriminalitas pada suatu tempat. Twitter sebagai salah satu sosial media terbesar memberikan wadah dimana sesorang dapat berinteraksi dan menyampaikan opini kepada orang lain dengan cepat. Oleh karena itu, diperlukan deteksi emosi manusia dari tweet untuk memahami bagaimana emosi manusia dalam berinteraksi di sosial media. Solusi untuk mencari tahu emosi seseorang dalam membuat tweet dalam Twitter adalah dengan menggunakan Function Natural Language Understanding yang diambil melalui International Business Machines, yang bertujuan untuk membuat sistem klasifikasi emosi manusia berdasarkan informasi dari media sosial Twitter. Tahap pertama adalah dengan mengambil data yang diperlukan melalui API Twitter Developer. Tahap kedua adalah dengan mengambil library dari IBM yaitu NLU yang akan digunakan untuk mengolah data/tweetnya menjadi emotions. Tahap ketiga adalah klasifikasi evaluasi yang berguna untuk menciptakan model klasifikasi yang didapatkan dari Natural Language Understanding dalam bentuk angka dan chart. Berdasarkan uji coba dan analisis hasil, dapat diketahui bahwa emosi seseorang dapat diklasifikasi menggunakan metode Natural Language Understanding dan emosi seseorang yang dapat diklasifikasi adalah 5 dari 6 emotions yaitu kebahagiaan, kesedihan, ketakutan, jijik, marah dan yang tidak termasuk adalah kaget. Hasil emotions dengan klasifikasi tertinggi adalah kebahagiaan sedangkan dengan hasil klasifikasi terendah adalah kemarahan.
Item Type: | Thesis (Bachelor Thesis) |
---|---|
Keywords: | Emosi, Natural Language Understanding, Twitter |
Subjects: | 000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 006 Special Computer Methods |
Divisions: | Faculty of Engineering & Informatics > Information System |
SWORD Depositor: | Administrator UMN Library |
Depositing User: | Administrator UMN Library |
Date Deposited: | 24 Aug 2021 20:23 |
Last Modified: | 04 Jul 2023 07:55 |
URI: | https://kc.umn.ac.id/id/eprint/16254 |
Actions (login required)
View Item |