ANALISA SENTIMEN PENGGUNA TWITTER TERHADAP MUSISI
INDONESIA MENGGUNAKAN TEXT MINING
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas Bhayangkara Surabaya
Author
Arizal, Arif
Subject
Datestamp
2023-05-16 06:39:54
Abstract :
Twitter adalah sebuah situs jejaring sosial yang sedang berkembang pesat saat ini karena pengguna dapat berinteraksi dengan pengguna lainnya dari komputer ataupun perangkat mobile mereka dari manapun dan kapanpun. Selain digunakan untuk beropini. Twitter juga sering menjadi sarana promosi oleh musisi di indonesia seperti Tompi Penyanyi yang juga dokter bedah estetik Tompi aktif di Twitter sejak Agustus 2009 dengan nama pengguna @dr_tompi. Text Mining adalah proses ekstraksi pola berupa informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data teks, seperti dokumen Word, PDF, kutipan teks, dll. Jenis masukan untuk penambangan teks ini disebut data tak terstruktur dan merupakan pembeda utama dengan penambangan data yang menggunakan data terstruktur atau basis data sebagai masukan. Sentiment Analysis adalah penambangan kontekstual teks yang mengidentifikasi dan mengekstrak informasi subjektif dalam sumber, dan membantu para pebisnis untuk memahami sentimen sosial dari merek, produk atau layanan mereka saat memantau percakapan online. Hasil ketepatan klasifikasi menggunakan Naive Bayes Classifier pada musisi dr_tompi diperoleh akurasi sebesar 50.5%, Hasil perhitungan confussion matrix precision positif 58%, negatif 36% dan netral 63%, Hasil perhitungan confussion matrix recall positif 40%, negatif 43% dan netral 70%.
Twitter adalah sebuah situs jejaring sosial yang sedang berkembang pesat saat ini karena pengguna dapat berinteraksi dengan pengguna lainnya dari komputer ataupun perangkat mobile mereka dari manapun dan kapanpun. Selain digunakan untuk beropini. Twitter juga sering menjadi sarana promosi oleh musisi di indonesia seperti Tompi Penyanyi yang juga dokter bedah estetik Tompi aktif di Twitter sejak Agustus 2009 dengan nama pengguna @dr_tompi. Text Mining adalah proses ekstraksi pola berupa informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data teks, seperti dokumen Word, PDF, kutipan teks, dll. Jenis masukan untuk penambangan teks ini disebut data tak terstruktur dan merupakan pembeda utama dengan penambangan data yang menggunakan data terstruktur atau basis data sebagai masukan. Sentiment Analysis adalah penambangan kontekstual teks yang mengidentifikasi dan mengekstrak informasi subjektif dalam sumber, dan membantu para pebisnis untuk memahami sentimen sosial dari merek, produk atau layanan mereka saat memantau percakapan online. Hasil ketepatan klasifikasi menggunakan Naive Bayes Classifier pada musisi dr_tompi diperoleh akurasi sebesar 50.5%, Hasil perhitungan confussion matrix precision positif 58%, negatif 36% dan netral 63%, Hasil perhitungan confussion matrix recall positif 40%, negatif 43% dan netral 70%.
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
