ANALISIS SENTIMENT PUBLIC DARI APLIKASI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER TENTANG KOMENTAR PEMAKAIAN MASKER

MULYANA, PUTRI (2023) ANALISIS SENTIMENT PUBLIC DARI APLIKASI TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER TENTANG KOMENTAR PEMAKAIAN MASKER. Sarjana thesis, Universitas Pasir pengaraian.

Text COVER.pdf Download (681kB)

Abstract

Twitter merupakan jenis media sosial microblogging yang memfasilitasi pengguna untuk menulis dan memublikasikan aktivitas serta atau pendapatnya. Analisis sentimen adalah proses penggalian polaritas rakyat pendapat subjektif dari teks bahasa alami biasa. Ada dua metode dasar yang ada, yang pertama adalah tingkat dokumen dan yang kedua adalah tingkat kalimat. Dalam tingkat dokumen, análisis didasarkan pada lengkap dokumen, sedangkan di tingkat kalimat, analisis adalah dilakukan pada tingkat kalimat. Penulis memilih data minning sebagai penyelesaian dalam Analisis Sentimen Public dari Twitter. Pada penerapannya data minning akan menggunakan sebuah metode yang dapat membantu pengolahan data-data yang diinputkan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Metode Naive Bayes. Metode Naïve Bayes adalah merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Naive Bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Dalam kasus ini yaitu dengan menghitung masing-masing nilai probabilitas dari tiap analisis sentiment tersebut sehingga diperoleh nilai probabilitas tertinggi yaitu pada sentiment netral dengan jumlah nilai 0,0033 sehingga komentar tersebut diklasifikasikan ke dalam kelas netral.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords:	Sentiment, Naïve Bayes, Twitter
Subjects:	Dewey decimal Classification Subject Areas > 000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika Dewey decimal Classification Subject Areas > 000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Data Processing, Computer Science/Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Unnamed user with email info.pustakaupp@gmail.com
Date Deposited:	14 Oct 2023 04:08
Last Modified:	14 Oct 2023 04:08
URI:	http://repository.upp.ac.id/id/eprint/1866

Actions (login required)

View Item