Vivian, Walda (2020) Scraping dan Analisis Komentar Web Series dengan Metode NW-KNN. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.
Text
535160010_Walda Vivian_01 Cover.pdf Download (255kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_02 Lembar Pengesahan.pdf Download (325kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_03 Lembar Pernyataan.pdf Download (281kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_04 Abstrak.pdf Download (241kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_05 Kata Pengantar.pdf Download (371kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_06 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (222kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_07 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (414kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_08 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (835kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_09 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (639kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_10 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (676kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_11 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (370kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_12 Daftar Pustaka.pdf Download (324kB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_13 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB) |
|
Text
535160010_Walda Vivian_14 Daftar Riwayat Hidup.pdf Restricted to Registered users only Download (316kB) |
Abstract
Web Series adalah salah satu cara untuk mempromosikan produk atau jasa melalui media sosial yang dilakukan dengan cara mengunggah konten video melalui Youtube setiap minggu dalam episode. Pemilik bisnis dapat melihat respons masyarakat terhadap web series dengan cara melihat komentar pada kolom komentar Youtube, akan tetapi hal tersebut memakan waktu yang lama jika dilakukan secara manual. Solusi dari permasalahan tersebut adalah Analisis Sentimen. Analisis Sentimen adalah proses menganalisis suatu pendapat sehingga dapat ditarik sebuah kesimpulan. Analisis Sentimen dapat mengklasifikasikan teks pendapat menjadi kelas sentimen. Analisis komentar pada sistem dilakukan dengan menggunakan metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NW-KNN). Metode NW-KNN dapat menangani masalah distribusi data pelatihan yang tidak seimbang dengan memberikan bobot pada setiap kelas dalam sistem. Sistem dapat melakukan scraping komentar dari kolom komentar Youtube dengan metode web scraping dan memberikan persentase sentimen terhadap komentar tersebut yang dibagi menjadi 3 kategori sentimen yaitu positif, netral, dan negatif dengan jumlah data latih sebanyak 10478 teks komentar. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa metode NW-KNN menghasilkan akurasi sebesar 99,2%.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Analisis Komentar, NW-KNN, Scraping, Web Series |
Subjects: | Skripsi/Tugas Akhir Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi |
Divisions: | Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika |
Depositing User: | TDI Family perpus |
Date Deposited: | 27 Apr 2021 16:20 |
Last Modified: | 31 May 2021 05:47 |
URI: | http://repository.untar.ac.id/id/eprint/23927 |
Actions (login required)
View Item |