Analisis dan Implementasi Naive Bayes untuk Menentukan Trending Topic pada Akun Twitter Berita di Indonesia
REDIAN BARQY MUHAMMAD
Informasi Umum
Kode
19.04.355
Klasifikasi
004.36 - Computational Grids
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Computation
Dilihat
235 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
Banyaknya kejadian yang terjadi menjadi bahan pembicaraan para pengguna sosial media. Pada aplikasi Twitter terdapat fitur Trending Topic yang dapat memunculkan topik pembicaraan secara umum. Pada tulisan ini membahas tentang topik yang paling banyak dibahas pada akun-akun berita di Indonesia. Penenentukan Trending Topic ini menggunakan tiga metode yaitu, pembobotan TFIDF, Naive-Bayes Classifier dan N-Gram. Hasil penelitian ini adalah topik paling banyak dibahas oleh akun-akun berita di Indonesia. Akurasi dari Naive-Bayes Classifier terbaik adalah 75,12% pada pembagian data training dan data testing 50:50. Trending Topic yang terdeteksi adalah “Asian Games 2018”, “Piala Dunia 2018”, “Otobursa Tumplekblek 2018”, dan “Pilpres 2019”.
- CNH4E3 - DATA MINING
- CNH4G3 - MACHINE LEARNING
- CCH4B4 - TUGAS AKHIR
- CII4E4 - TUGAS AKHIR
- III4A4 - TUGAS AKHIR
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | REDIAN BARQY MUHAMMAD |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | ERWIN BUDI SETIAWAN, Z K ABDURAHMAN BAIZAL |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2019 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
