PENGOLAHAN DATA TIDAK TERSTRUKTUR DARI MEDIA SOSIAL MENGGUNAKAN MODEL MULTINOMIAL NAIVE BAYES PADA DISKOMINFO KOTA BANDUNG

SINTIA EKA NUGRAHENI

Informasi Umum

Kode

23.06.959

Klasifikasi

001.64 - DATA PROCESSING

Jenis

Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference

Subjek

Tugas Akhir

Dilihat

26 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

<p style="margin-left:83.3pt;">Analisis sentimen adalah teknik untuk mengekstraksi dan mengevaluasi opini atau sentimen dari teks. Memproses data yang tidak terstruktur dari media sosial membutuhkan teknik khusus untuk mengidentifikasi sentimen yang terkandung dalam teks. Media sosial adalah sebuah media online, dimana para penggunanya bisa dengan mudah berpartisipasi, berbagi, dan menciptakan isi meliputi blog, jejaring sosial, wiki, forum dan dunia virtual. Metode multinomialNB merupakan salah satu teknik klasifikasi yang umum digunakan untuk analisis sentimen pada data teks. Regresi logistik multinomial adalah perluasan sederhana dari regresi logistik biner yang memungkinkan lebih dari dua kategori variabel dependen atau hasil. Untuk menganalisis data yang tidak terstruktur pada media sosial, metode yang dapat digunakan adalah MultinomialNb dan Regresi Logistik Multinomial. Dalam proses penelitian menggunakan model regresi logistik membutuhkan waktu 30 menit, sedangkan model multinomialnb membutuhkan waktu hampir mendekati 30 menit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi logistik Multinomial dapat mengklasifikasikan sentimen pada data tidak terstruktur dari media sosial dengan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan model MultinomialNB.</p>

<p style="margin-left:83.3pt;">Kata kunci - Data Tidak Terstruktur, Analisis Sentimen, MultinomialNb, Media Sosial.</p>