IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DALAM KLASIFIKASI USER BERDASARKAN TWEET
| Main Author: | Mustaqim, Lalu Taqi |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2015
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umm.ac.id/22490/1/jiptummpp-gdl-lalutaqimu-40670-1-pendahul-n.pdf http://eprints.umm.ac.id/22490/2/jiptummpp-gdl-lalutaqimu-40670-2-babi.pdf http://eprints.umm.ac.id/22490/ |
Daftar Isi:
- Sentiment analysis atau opinion mining adalah studi komputasional dari opini-opini orang, sentimen dan emosi melalui entitas dan atribut yang dimiliki yang diekspresikan dalam bentuk teks. Naive Bayes merupakan algoritma klasifikasi yang sederhana dimana setiap atribut bersifat berdiri sendiri (independent) dan memungkinkan berkontribusi terhadap keputusan akhir Algoritma Naà ̄ve Bayes Classifier merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi untuk mengklasifikasi data uji pada kategori yang paling tepat. Dalam penelitian ini yang menjadi data uji adalah dokumen weets. Ada dua tahap pada klasifikaasi dokumen. Tahap pertama adalah pelatihan terhadap dokumen yang sudah diketahui kategorinya. Sedangkan tahap kedua adalah proses klasifikasi dokumen yang belum diketahui kategorinya. Aplikasi yang telah dibuat mampu melakukan proses klasifikasi sentimen positif, negatif dan kategori secara otomatis menggunakan algoritma naive bayes berdasarkan data tweet secara realtime. Hasil dari pengujian akurasi, user dalam membuat status tweet yang merujuk dengan query “koruptor Indonesia” sangat sedikit (20%). Sedangkan user dalam membuat status tweet yang merujuk dengan query “Jokowi Hebat” sangat banyak (97%).