Show simple item record

dc.contributor.advisorSartika, Wimi
dc.contributor.advisorRahardiantoro, Septian
dc.contributor.authorAbidin, Muhammad Ilham Maulady
dc.date.accessioned2025-06-30T07:09:01Z
dc.date.available2025-06-30T07:09:01Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/163302
dc.description.abstractInternet merupakan suatu fenomena yang luar biasa. Menurut Asosiasi Penyelenggara Jasa Internet Indonesia (APJII) pada tahun 2014, pengguna internet di Indonesia selalu bertambah dari tahun ke tahun. Jumlah pengguna internet di Indonesia mencapai 88 juta orang hingga akhir tahun 2014 atau mengalami kenaikan sebesar 34.9% jika dibandingkan dengan tahun 2013. Twitter adalah salah satu situs jejaring sosial yang paling banyak diakses. Indonesia menempati peringkat lima pengguna twitter terbesar di dunia. Penggunaan Twitter yang tinggi menghasilkan ukuran data yang cukup tinggi. Untuk mengetahui karakteristik popularitas suatu topik tidak mudah dengan menggunakan teknik secara tradisional. Oleh karena itu, dibutuhkan automatisasi dalam pengolahan data Twitter. De Choudhury et. al. (2012) mengelompokkan pengguna Twitter menggunakan berbagai metode klasifikasi dengan ketepatan yang tinggi.id
dc.language.isoidid
dc.publisherIPB Universityid
dc.titleAnalisis Keluhan Pelanggan Indihome pada Akun Twitter "@Telkomcare" Menggunakan Text Mining dengan Metode Klasifikasi Semi-Supervised Learningid
dc.typeUndergraduate Thesisid


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record