Show simple item record

dc.contributor.advisorAdisantoso, Julio
dc.contributor.authorSholehah, Nida' Annisa
dc.date.accessioned2018-08-28T01:27:15Z
dc.date.available2018-08-28T01:27:15Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/92826
dc.description.abstractPenelitian ini mengklasifikasi analisis sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif, dan netral pada data Twitter Bahasa Indonesia yang terkait dengan Institut Pertanian Bogor, IPB, dan Bogor Agricultural University menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes. Klasifikasi analisis pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui isu tertentu dan melakukan perbandingan hasil akurasi antara metode klasifikasi Multinomial Naive Bayes dan metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Hasil klasifikasi yang diperoleh dari penelitian ini sebesar 73.84% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 74.77% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes. Adanya peningkatan hasil akurasi dari penelitian sebelumnya sebesar 7.42% untuk metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes dan 3.68% untuk metode klasifikasi Bernoulli Naïve Bayes, peningkatan yang terjadi dikarenakan penggunaan pemilihan fitur Tf-idf dalam penelitian ini. Pemilihan fitur Tf-idf memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi.id
dc.language.isoidid
dc.publisherBogor Agricultural University (IPB)id
dc.subject.ddcComputer sciencesid
dc.subject.ddcClassificationid
dc.subject.ddc29016id
dc.subject.ddcBogor, Jawa Baratid
dc.titleAnalisis Sentimen Menggunakan Naive Bayes pada Data Twitter Bahasa Indonesia.id
dc.typeUndergraduate Thesisid
dc.subject.keywordAnalisis Sentimenid
dc.subject.keywordKlasifikasiid
dc.subject.keywordNaïve Bayesid
dc.subject.keywordPemilihan Fiturid
dc.subject.keywordTwitterid


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record