Detil Buku

Judul File Pengelompokan Opini Pada Twitter Menggunakan Algoritma K-Nearest Dan K-Means Clustring
Kategori Skripsi (S-1)
NIM 1211705095
Nama Penulis Izmi Dewi Aisha
Deskripsi Pengelompokkan opini pada twitter ini bertujuan untuk mengambil opini dan menggali informasi dari tweet yang dikemukakan dalam hal ini mengenai Teknik Informatika UIN Bandung. Hal ini dikarenakan adanya ketidakpuasan dari mahasiswa yang belum tersampaikan kepada jurusan mengenai pelayanan yang diberikan. Ketidakpuasan tersebut dapat menimbulkan image yang kurang baik pada pihak jurusan. Oleh karena itu dengan adanya hal tersebut maka dibutuhkan sebuah tempat untuk menampung komentar atau saran mengenai jurusan. Sehingga, dapat dijadikan saran atau evaluasi bagi jurusan. Dalam pengelompokkan opini tersebut akan menggunakan teknik clustering dan klasifikasi. Pada penelitian ini, akan meng-cluster data opini dari twitter dengan menggunakan algoritma k-means sehingga akan didapatkan topik atau tema yang sedang dibicarakannya. Langkah selanjutnya adalah proses klasifikasi dengan algoritma k-nearest neighbor menjadi tiga kelompok opini yaitu opini positif, negatif maupun netral. Sehingga setiap cluster akan didapatkan ketiga kategori opini tersebut. Dari hasil pengujian, dengan menggabungkan kedua algoritma tersebut maka didapatkan tingkat akurasi tiap algoritma tersebut yaitu untuk penggunaan algoritma k-means dalam proses clustering ini didapatkan akurasi 80.95% dan untuk penggunaan algoritma k-nearest neighbor dalam klasifikasi didapatkan akurasi sebesar 82.89%. Hasil proses ini dapat dijadikan sebagai saran atau evaluasi kepada pihak jurusan mengenai pelayanan yang diberikan kepada mahasiswa yang opininya berasal dari twitter
Tahun 2003
Tanggal Upload 26/02/2016, Pukul : 00:00:00
File
Silahkan login terlebih dahulu agar Anda dapat mendownload filenya
 
Kembali