Aplikasi Klasifikasi Opini Untuk Pemeringkatan Popularitas Restoran Fast Food Menggunakan Data Media Sosial Instagram

Frinandy, Elvandio (2020) Aplikasi Klasifikasi Opini Untuk Pemeringkatan Popularitas Restoran Fast Food Menggunakan Data Media Sosial Instagram. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Cover.pdf Download (207kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Lembar Persetujuan.pdf Download (370kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Lembar Pengesahan.pdf Download (158kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Lembar Pernyataan.pdf Download (147kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Kata Pengantar.pdf Download (195kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Abstrak.pdf Download (235kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Daftar Isi.pdf Download (347kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (207kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (291kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (194kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Daftar Pustaka.pdf Download (201kB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text 825160039_Elvandio Frinandy_Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (150kB)

Abstract

Penelitian klasifikasi opini yang dilakukan dengan membuat aplikasi pemeringkatan popularitas restoran fastfood bertujuan untuk menentukan opini masyarakat Indonesia mengenai restoran fastfood menggunakan Sentiment Analysis. Penelitian ini menggunakan bahasa R dan Python yang didukung oleh RStudio, Anaconda dan Spyder. Proses penelitian ini dimulai dengan proses scraping komentar pada Instagram, diikuti dengan tahap pemberian label secara manual untuk menyiapkan data training. Setelah data training siap, data tersebut dilakukan melalui proses preprocessing text. Preprocessing text terdiri dari Tokenization, Case Folding, Stemming, dan Removing Stop Words. Kemudian data dianalisis menggunakan metode Naïve Bayes. Pengujian penelitian ini menggunakan penilaian Confusion Matrix, Accuracy, Precision, Recall, dan F Measure. Semua persentase prediksi yang didapat melebihi 90%, hasil yang didapat menunjukan prediksi yang cukup akurat, dimana semua hasil hampir menyentuh skor maksimum. Semua restoran memiliki hasil positif, dan rating berdasarkan like dan komentar yang paling populer adalah restoran Burger King, kedua Kentucky Fried Chicken, ketiga McDonalds, keempat Hokben, dan kelima adalah Wingstop.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Instagram, Naïve Bayes, Restoran Fastfood, Sentiment Analysis
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Sistem Informasi
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	27 Apr 2021 10:45
Last Modified:	26 Aug 2021 06:44
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/23537

Actions (login required)

View Item