Please use this identifier to cite or link to this item:
http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/87230
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Santoso, Julio | - |
dc.contributor.author | Putra, Aswinda Prima | - |
dc.date.accessioned | 2017-06-06T03:01:47Z | - |
dc.date.available | 2017-06-06T03:01:47Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.ipb.ac.id/handle/123456789/87230 | - |
dc.description.abstract | Penelitian ini melakukan klasifikasi sentimen dalam 3 jenis yaitu positif, negatif dan netral menggunakan metode klasifikasi Multinomial Naïve Bayes. Analisis sentimen dalam penelitian ini menggunakan data Twitter Bahasa Indonesia dengan data seimbang. Negation Handling memiliki peran untuk menambah akurasi dari klasifikasi. Penelitian awal menunjukkan hasil akurasi Naïve Bayes sebesar 71.07% dan dengan menggunakan Negation handling sebesar 71.48%. Ini menunjukkan bahwa dengan Negation Handling terjadi peningkatkan akurasi sebesar 0.41%. Hasil akurasi belum menunjukkan hasil yang baik, maka dilakukan pelabelan ulang dengan dengan bantuan clustering untuk melihat pengelompokan datanya. Setelah mengalami pelabelan ulang, akurasi yang didapatkan dengan Naïve Bayes adalah sebesar 90.07% dan dengan menggunakan Negation Handling sebesar 92.71%. Negation Handling meningkatkan akurasi sebesar 2.64%. | id |
dc.language.iso | id | id |
dc.publisher | Bogor Agricultural University (IPB) | id |
dc.subject.ddc | Computer Sciences | id |
dc.subject.ddc | 2016 | id |
dc.subject.ddc | Bogor, Jawa Barat | id |
dc.title | Analisis sentimen data twitter menggunakan naive bayes dengan negation handling pada data twitter bahasa Indonesia | id |
dc.type | Undergraduate Thesis | id |
dc.subject.keyword | analisis sentimen | id |
dc.subject.keyword | klasifikasi | id |
dc.subject.keyword | naïve bayes | id |
dc.subject.keyword | Negation Handling | id |
dc.subject.keyword | id | |
Appears in Collections: | UT - Computer Science |
Files in This Item:
File | Size | Format | |
---|---|---|---|
G17app.pdf Restricted Access | 10.76 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.