Sholikha, Zeli Erika (2020) ANALISIS SENTIMEN PENGGUNA E-MONEY PADA TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES. Other thesis, UPN Veteran Jawa Timur.
|
Text (Cover)
Cover.pdf Download (1MB) | Preview |
|
|
Text (BAB 1)
Bab 1.pdf Download (310kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.upnjatim.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (BAB 2)
Bab 2.pdf Restricted to Repository staff only Download (788kB) |
|
|
Text (BAB 3)
Bab 3.pdf Restricted to Repository staff only Download (811kB) |
|
|
Text (BAB 4)
Bab 4.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) |
|
|
Text (BAB 5)
Bab 5.pdf Download (6kB) | Preview |
|
|
Text (Daftar Pustaka)
Daftar pustaka.pdf Download (11kB) | Preview |
|
|
Text (Lampiran)
Lampiran.pdf Restricted to Repository staff only Download (327kB) |
Abstract
Twitter merupakan microblogging service dimana pengguna dapat memperbarui status tentang berbagi informasi dan opini terhadap berbagai topik atau isu-isu yang terjadi. Pengguna twitter menyebarkan konten yang berbeda-beda sesuai dengan pola kebiasaan pengguna, dari informasi tersebut terdapat data yang dapat diolah menjadi analisis sentimen. Penelitian dilakukan untuk membangun perangkat lunak yang dapat mengumpulkan pesan twitter yang bersifat opini terhadap e-money seperti OVO, Dana dan Go-Pay dan di analisis sehingga mendapatkan kategori (positif, negatif dan undefined) dari pesan twitter tersebut. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis sentimen dengan menggunakan dua algoritma, yaitu Naïve Bayes dan Decision Tree (C4.5) Dan dibandingkan dengan metode voting by majority. Langkah pertama dalam penelitian ini yaitu mengumpulkan pesan twitter yang mengandung keyword mengenai aplikasi e-money (OVO, Dana dan Go-Pay) dengan menggunakan API Twitter (proses crawling). Langkah selanjutnya kedua yaitu tahap preprocessing lalu tahap ketiga pembobotan kata dengan information gain. Pengolahan data yang mempersiapkan data untuk dapat dianalisis dengan algoritma naïve bayes dan Decision Tree (C4.5). Langkah terakhir yaitu tahap analisis pesan twitter yang akan dibandingkan melalui metode voting by majority dan akan dikategorikan ke dalam kategori positif, negatif dan undefined. Pada penelitian ini berhasil mendapatkan accuracy sebesar 98,1%, recall sebesar 100% dan yang terakhir precision 98%. Kata Kunci : e-money, Twitter, Sentimen, Algoritma naïve bayes, Algoritma Decision Tree (C4.5), voting by majority.
| Item Type: | Thesis (Other) | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Contributors: |
|
||||||||
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science | ||||||||
| Divisions: | Faculty of Computer Science > Departemen of Information Systems | ||||||||
| Depositing User: | Users 12 not found. | ||||||||
| Date Deposited: | 09 Feb 2021 23:29 | ||||||||
| Last Modified: | 09 Feb 2021 23:29 | ||||||||
| URI: | http://repository.upnjatim.ac.id/id/eprint/1049 |
Actions (login required)
 |
View Item |