Show simple item record

dc.contributor.advisorDjatna, Taufik
dc.contributor.advisorHardhienata, Medria Kusuma Dewi
dc.contributor.authorHassolthine, Cian Ramadhona
dc.date.accessioned2020-02-18T06:10:40Z
dc.date.available2020-02-18T06:10:40Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/102132
dc.description.abstractOpinion analitiks merupakan bagian dari text mining yang melakukan ekstraksi dan pengolahan data tekstual secara otomatis untuk mendapatkan informasi sentimen dalam suatu kalimat opini yang dianalisis. Opinion analitiks dapat melihat kecenderungan opini bersifat negatif atau positif. Penampungan opini civitas akademika. Dalam penilaian pelaksanaan mata kuliah menjadi hal yang utama begitu pula opini mahasiswa. Penampungan opini mahasiswa terkait topik tertentu akan menimbulkan implikasi yang berbeda-beda dengan jumlah yang banyak. Pengolahan opinion analitiks memerlukan teknik analisis sentimen untuk menentukan agregasiopini mahasiswa. Opini mahasiswa dapat memberikan dukungan perbaikan terkait proses kegiatan pembelajaran di Universitas. Tugas proyek mata kuliah Teknik Multimedia merupakan hal yang sangat penting, karena memiliki bobot penilaian yang cukup besar dibanding dengan tugas lainnya. Tugas proyek tersebut dikerjakan dari pertemuan pertama sampai pertemuan ke dua belas. Proses pembelajaran memiliki beberapa kendala berupa kapasitas kelas praktikum mahasiswa yang cenderung besar, cara penyampaian materi dari Asisten/Dosen kurang jelas secara verbal, beban capaian pertemuan dengan materi yang cukup banyak disampaikan dan mahasiswa kurang fokus untuk tahapan tugas proyek akhir Pada riset ini opini semua peserta didik mata kuliah teknik multimedia diambil dari isi Twitter. Data tersebut adalah data teks yang besar dan tidak terstruktur. Penelitian ini, terdapat 769 opini dari mahasiswa Manajemen Informatika menggunakan algoritme Rocchio. Hasil dari klasifikasi terdapat tiga kelas opini, yaitu kelas positif sebanyak 295, kelas negatif sebanyak 298 dan kelas netral sebanyak 176. Output pada riset ini ditentukan berdasarkan rubrik penilaian untuk setiap kata yang telah diklasifikasikan pada Tabel 5. Riset ini menunjukkan bahwa model mampu memberikan rekomendasi untuk meningkatkan pelaksanaan penilaian proyek mata kuliah teknik multimedia di Sekolah Vokasi IPB. Perlu penyusunan apps mobile dari model yang sudah dikembangkan untuk mempermudah tim pengajar melihat rekomendasi secara real-time. Penelitian selanjutnya difokuskan pada penyusunan apps mobile dari model yang sudah dikembangkan.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.subject.ddcComputer scienceid
dc.subject.ddcData processingid
dc.subject.ddc2019id
dc.subject.ddcBogor-Jawa Baratid
dc.titleOpinion Analytics untuk Penilaian Proyek Mata Kuliah Teknik Multimedia di Sekolah Vokasi IPBid
dc.typeThesisid
dc.subject.keywordAlgoritme Rochhioid
dc.subject.keywordKlasifikasiid
dc.subject.keywordOpinion analyticsid
dc.subject.keywordText mining, Twitterid


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record