Implementasi classification tree pada sentiment analysis dalam socialmedia twitter
| Main Author: | Setia, Galih Bagus |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://kc.umn.ac.id/1619/1/HALAMAN%20AWAL.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/2/BAB%20I.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/3/BAB%20II.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/4/BAB%20III.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/5/BAB%20IV.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/6/BAB%20V.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/7/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/8/LAMPIRAN.pdf http://kc.umn.ac.id/1619/ |
Daftar Isi:
- Twitter merupakan social media berupa microblog yang berkembang pesat. Twitter tidak mengharuskan penggunanya untuk berteman di media sosial tersebut untuk berkomentar. Banyak hal yang dapat disampaikan berupa kritik maupun saran kepada seseorang yang berpengaruh mulai dari tokoh masyarakat, anggota DPR, media sampai artis. Kritik dan saran yang didapatkan dapat bernilai positif dan negatif. Salah satu cara untuk menilai komentar tersebut adalah dengan melakukan analisa sentimen. Metode untuk melakukan analisa sentimen ada berbagai macam, salah satunya adalah classification tree. Penelitian ini melakukan implementasi classification tree untuk mengklasifikasikan teks dalam analisa sentimen untuk mengklasifikasi komentar yang dilontarkan di media sosial Twitter. Classification tree dapat mengklasifikasikan komentar menjadi positif dan negatif serta menghitung persentasenya. Hasil dari aplikasi ini adalah persentase komentar negatif dan positif dari 30 komentar yang ditujukan pada sebuah akun Twitter.