Implementasi Naïve Bayes Classification dan Logistic Regression Untuk Menentukan Kredibilitas Data Twitter Berbasis Kredibilitas User
ADYO SUBHODO
Informasi Umum
Kode
17.04.3479
Klasifikasi
C -
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Information
Dilihat
173 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Twitter merupakan salah satu media sosial yang sederhana dan kini banyak digunakan oleh berbagai kalangan di seluruh dunia. User dapat memposting pesan berjumlah maksimal 140 karakter yang disebut dengan tweet. Tweet dapat berisi curhatan seseorang, berita tentang peristiwa yang terjadi, iklan, maupun spam. Dari keberagaman konten dari tweet tadi, perlu diadakan penentuan kebenaran dari tweet yang disampaikan oleh penulisnya. Berdasarkan hal tersebut, penulis ingin menentukan kredibilitas dari user Twitter dan tweet – tweet yang diposnya, melalui pengujian fitur – fitur yang terdapat baik pada data akun user maupun pada tweet tersebut.
Pengujian kredibilitas diperlukan untuk menentukan faktor apa saja yang berpengaruh pada kredibilitas seseorang dan tweet nya. Pada penelitian ini, penulis melakukan crawling tweet pada sejumlah akun Twitter yang dijalankan pada PHP. Kemudian dari data yang telah diperoleh, dilakukan analisis kredibilitas menggunakan algoritma Naive Bayes Classification (NBC) dan Logistic Regression untuk menentukan akurasi dari tiap fitur yang memengaruhi dari kredibilitas tersebut. Setelah analisis tersebut dilakukan, didapat akurasi tertinggi dari Naïve Bayes Classification sebesar 91,846% dan Logistic Regression sebesar 93,3113%
Kata Kunci: Informasi, Media Sosial, Twitter, tweet, Crawling, Kredibilitas, Naïve Bayes Classification, Logistic Regression
- IKG3N3 - DATA MINING
- IKG4B2 - TUGAS AKHIR I DAN SEMINAR
- IKG4E4 - TUGAS AKHIR II
- IKG4G3 - MACHINE LEARNING
Koleksi & Sirkulasi
Tersedia 1 dari total 1 Koleksi
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | ADYO SUBHODO |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | ERWIN BUDI SETIAWAN, DENI SAEPUDIN |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | BANDUNG |
| Tahun | 2017 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
