PENENTUAN JALUR TERBAIK DENGAN KLASIFIKASI DARI DATA MINING TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
SUCI YONESA
Informasi Umum
Kode
19.04.386
Klasifikasi
006.312 - Data mining
Jenis
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference
Subjek
Data Mining
Dilihat
275 kali
Informasi Lainnya
Abstraksi
ABSTRAK Sosial media memiliki jumlah informasi yang sangat besar yang dapat di nikmati oleh masyarakat. Media sosial seperti Twitter, Facebook, Google+ dan WhatApps merupakan beberapa media sosial yang digunakan untuk tujuan komunikasi, pengguna bisa berbagi atau memposting ide, pikiran, perasaan, saran dan bahkan acara pribadi yang sedang berlangsung. Isu keadaan lalu lintas merupakan hal yang tidak dapat dipisahkan di kota-kota besar seperti Jakarta. Dalam penelitian Tugas Akhir ini, dibuat suatu sistem pemetaan kemacetan jalan di Jakarta dan pemilihan jalur terbaik yang dapat di lalui oleh user. Data kemacetan diambil dari media sosial Twitter karena banyaknya tweet pada twitter yang menyatakan keadaan lalulintas di Jakarta. Berdasarkan data yang didapatkan sebelumnya dengan cara crawling di Twitter. Metode C4.5 ini mengubah data yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan. Lokasi yang didapatkan akan dipetakan sesuai dengan hasil dari klasifikasi. Selanjutnya klasifikasi akan diuji menggunakan partisi data dengan confusion matrix. Hasil dari penelitian ini menunjukan accuracy 72%, precision 79% dan recall 98%, dengan pembagian data latih 70% dan data uji 30%. Kata Kunci : Kemacetan, Data Mining, Klasifikasi
Koleksi & Sirkulasi
Seluruh 1 koleksi sedang dipinjam
Anda harus log in untuk mengakses flippingbook
Pengarang
| Nama | SUCI YONESA |
| Jenis | Perorangan |
| Penyunting | SURYA MICHRANDI NASUTION, RATNA ASTUTI NUGRAHAENI |
| Penerjemah |
Penerbit
| Nama | Universitas Telkom |
| Kota | Bandung |
| Tahun | 2019 |
Sirkulasi
| Harga sewa | IDR 0,00 |
| Denda harian | IDR 0,00 |
| Jenis | Non-Sirkulasi |
