Septian, Gleen (1172047) (2015) Analisis Sentimen terhadap Provider Telekomunikasi pada Twitter dengan Menggunakan Klasifikasi Naïve Bayes. Undergraduate thesis, Universitas Kristen Maranatha.
|
Text
1172047_Abstract_TOC.pdf - Accepted Version Download (443Kb) | Preview |
|
![[img]](http://repository.maranatha.edu/style/images/fileicons/text.png) |
Text
1172047_Appendices.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (480Kb) |
|
|
Text
1172047_Chapter1.pdf - Accepted Version Download (15Kb) | Preview |
|
|
Text
1172047_Chapter2.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (392Kb) |
|
|
Text
1172047_Chapter3.pdf - Accepted Version Download (997Kb) | Preview |
|
|
Text
1172047_Chapter4.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (1439Kb) |
|
|
Text
1172047_Chapter5.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (644Kb) |
|
|
Text
1172047_Conclusion.pdf - Accepted Version Download (88Kb) | Preview |
|
|
Text
1172047_Cover.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (367Kb) |
|
|
Text
1172047_References.pdf - Accepted Version Download (7Kb) | Preview |
Abstract
Teknologi web dan jumlah pengguna internet berkembang dengan sangat pesat. Perkembangan media online mendorong munculnya informasi tekstual yang tidak terbatas. Twitter merupakan salah satu media online yang memungkinkan pengguna untuk mengirimkan pesan. Pesan yang ada pada Twitter dapat digunakan untuk menganalisis sentimen konsumen terhadap suatu produk. Salah satu cara untuk melakukan analisis sentimen yaitu Naïve Bayes Classifier (NBC). NBC adalah salah satu teknik klasifikasi yang digunakan untuk mengklasifikasi kalimat menjadi positif, negatif, ataupun netral. Untuk membuat sebuah aplikasi analisis sentimen diperlukan data training dan data testing. Data yang digunakan yaitu tweets yang berhubungan dengan beberapa provider telekomunikasi di Indonesia. Tahap-tahap pembuatan data training dimulai dari pengambilan data pada Twitter, pre processing, manual judgment, dan yang terakhir selection. Data training yang digunakan ada 1457 tweet yang diambil antara 15 Mei 2015 sampai tanggal 22 Mei 2015. Ada beberapa data testing yang digunakan salah satunya yaitu dengan menggunakan data training itu sendiri. Analisis sentimen pada aplikasi memiliki tingkat keakuratan sekitar 70%. Persentase tweets pada beberapa provider telekomunikasi cenderung lebih banyak tweets negatif dan netral daripada positif.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Twitter, analisis sentimen, pre-processing, Naïve Bayes. |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Faculty of Information Technology > 72 Information Technology Department |
| Depositing User: | Perpustakaan Maranatha |
| Date Deposited: | 16 Nov 2015 04:50 |
| Last Modified: | 18 Nov 2015 02:09 |
| URI: | http://repository.maranatha.edu/id/eprint/17136 |
Actions (login required)
 |
View Item |
