Aretha, Denise Fidella (2019) TA : Rancang Bangun Aplikasi Analisis Sentimen Layanan Pdam Surya Sembada Kota Surabaya Dengan Metode Naive Bayes Classifier. Undergraduate thesis, Institut Bisnis dan Informatika Stikom Surabaya.
|
Text
15410100019-2019-STIKOMSURABAYA.pdf Download (7MB) | Preview |
Search this title on : 
| 
Abstract
Tanpa adanya pelayanan yang baik perusahaan tidak mungkin mendapatkan banyak konsumen dan membuat perusahaan sulit untuk berkembang. Salah satu cara untuk mengetahui sebuah perusahaan sudah baik atau belum, perusahaan perlu memperhatikan tanggapan dari masyarakat yaitu mengenai respon positif maupun negatif. Hal itu bisa digunakan pihak perusahaan untuk memperbaiki atau mempertahankan pelayanannya. Masalah yang saat ini terjadi adalah pihak PDAM masih menggunakan perekapan berita dengan manual, yaitu membaca dan mengelompokkan. Sehingga timbul masalah yaitu akan memakan banyak waktu dan tidak terbacanya berita dengan baik. Berdasarkan permasalahan yang ada maka penelitian memberikan solusi berupa sistem untuk PDAM Surabaya yang dapat menyalin berita-berita, mengelompokan dan menyimpulkan berapa banyak berita positif dan negatif secara otomatis yaitu dengan cara memproses kalimat dengan Text Minning dan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk perhitungan probabilitasnya. Dari hasil evaluasi dapat di ambil kesimpulan bahwa menganalisis sentimen menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan data training kamus kata positif dan negatif memberikan akurasi sebesar 77%. Tetapi penggunaan data training dari Mas Devid tidak tepat, karena kata dasar tidak dibandingkan dengan kata dasar, melainkan kata yang menggandung makna lainnya.
Export Record
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | Denise Fidella Aretha (15410100019) |
| Uncontrolled Keywords: | Analisis Sentimen, Naïve Bayes Classifier, Text Minning. |
| Dewey Decimal Classification: | 600 – Technology > 650 Management & auxiliary services > 658 General management |
| Divisions: | Fakultas Teknologi dan Informatika > S1 Sistem Informasi |
| Depositing User: | Totok Karyono |
| Date Deposited: | 20 Jan 2020 14:32 |
| Last Modified: | 08 May 2020 09:40 |
| THESIS ADVISORS: |
1. UNSPECIFIED (NIDN : UNSPECIFIED)
|
| URI: | http://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/3651 |
Download Statistics
Downloads over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.
Actions (login required)
 |
View Item |
Comments & Notes
Comments & Notes