Analisis Topik Data Media Sosial Twitter Menggunakan Model Topik Latent Dirichlet Allocation
| dc.contributor.advisor | Trisminingsih, Rina | |
| dc.contributor.author | Utami, Keke Putri | |
| dc.date.accessioned | 2018-01-26T06:29:22Z | |
| dc.date.available | 2018-01-26T06:29:22Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/89584 | |
| dc.description.abstract | Media sosial merupakan sebuah platform yang penggunanya dapat berbagi pandangan, ide, perasaan, dan emosi mengenai suatu konteks peristiwa atau hal yang sedang terjadi saat itu. Dengan adanya media sosial Twitter, para pengguna dapat menyampaikan pendapatnya dengan mengikuti isu terkini yang sedang berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis topik menggunakan metode pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA) sehingga diperoleh topik utama yang sedang ramai diperbincangkan. Pemodelan topik menghasilkan distribusi kata yang membentuk topik dan kumpulan dokumen dengan topik tertentu. Jumlah topik yang digunakan berbeda untuk masing-masing data yang diolah, berdasarkan pada konteks dari kumpulan tweet yang diakuisisi. Pemodelan topik menggunakan parameter yang sama untuk semua data kecuali parameter jumlah topik. Analisis topik dilakukan berdasarkan data keluaran hasil pemodelan topik dengan LDA. Analisis topik menghasilkan deskripsi topik yang dapat mewakili isi dari topik tersebut. Deskripsi topik dapat dimanfaatkan oleh pembaca atau pengguna Twitter dalam memahami segala perkembangan isu terkini. | id |
| dc.language.iso | id | id |
| dc.publisher | Bogor Agricultural University (IPB) | id |
| dc.subject.ddc | Computer Sciences | id |
| dc.subject.ddc | 2017 | id |
| dc.subject.ddc | Bogor, Jawa Barat | id |
| dc.title | Analisis Topik Data Media Sosial Twitter Menggunakan Model Topik Latent Dirichlet Allocation | id |
| dc.type | Undergraduate Thesis | id |
| dc.subject.keyword | latent dirichlet allocation | id |
| dc.subject.keyword | pemodelan topik | id |
| dc.subject.keyword | id |
Files in this item
This item appears in the following Collection(s)
-
UT - Computer Science [2482]

