Hartono, Farid Rahmat (2018) Pembangkitan Aturan Pengenalan Emosi Pada Twitter Menggunakan Metode Fuzzy C-Means. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Di era digital saat ini, pengguna media sosial berkembang semakin pesat dan semakin banyak aplikasi media sosial. Salah satu media sosial yang banyak digunakan saat ini adalah Twitter, dengan pengguna mencapai lebih dari ratusan juta orang di dunia. Twitter merupakan aplikasi mobile maupun dekstop dimana pengguna dapat membuat suatu tulisan yang dapat mencerminkan emosinya melalui sebuah status berupa teks singkat dengan maksimal sebayak 280 karakter. Dengan banyaknya pengguna aktif hingga saat ini maka pada setiap sebuah status yang dibuat oleh pengguna Twitter dapat mencerminkan emosinya. Dibutuhkan seorang psikolog untuk melihat suatu emosi dari status orang di media sosial dikarenakan belum adanya sistem otomatis untuk menentukan emosi seseorang melalui statusnya di Twitter. Sistem dalam penelitian ini dibuat dengan menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM). Metode FCM dapat digunakan untuk membangkitkan aturan-aturan yang dapat menggantikan peran dari seorang psikolog untuk menentukan emosi seseorang dari suatu status yang dia bust di media sosial Twitter. Metode pembobotan Term Frequency & lnvers Document Frequency (TF-IDF) pada text mining digunakan untuk mengolah data tekstual menjadi data numerik agar mampu diolah oleh FCM. Berdasarkan hasil pengujian, sistem ini menghasilkan akurasi tertinggi sebesar 70% sehingga dapat disimpulkan bahwa metode FCM baik digunakan dalam pembentukan aturan penentuan emosi seseorang dari suatu status pada media sosial Twitter.
English Abstract
In this digital era, social media users are growing more rapidly and more mediasocial applications. One of the most widely used social media today is Twitter, with users reaching over hundreds of millions of people in the world. Twitter is a mobile or desktop application where users can create an article that can reflect their emotions through a short text form status with a maximum of 140 characters. With so many active users up to now then on every status created by Twitter users can reflect their emotions. It takes a pesikolog to see an emotion from the status of people in social media because there is no automatic system to determine one's emotions through its status on Twitter. The system in this research is made using Fuzzy C-Means (FCM) method. The FCM method can be used to generate rules that can replace the role of a psychologist to determine a person's emotions from a status he or she creates on Twitter's social media. The Term Frequency & Invers Document Frequency (TF-IDF) weighting method in text mining is used to process textual data into numerical data to be able to be processed by FCM. Based on the test results, this system produces an highest accuracy of 70% so it can be concluded that the FCM method is good used in the formation of a person's emotional determination of a status on social media Twitter.
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FTIK/2018/185/051801207 |
| Uncontrolled Keywords: | Twitter, pembangkitan aturan, Fuzzy C-Means |
| Subjects: | 000 Computer science, information and general works > 006 Special computer methods > 006.4 Computer pattern recognition |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Yusuf Dwi N. |
| Date Deposited: | 31 May 2018 04:14 |
| Last Modified: | 26 Oct 2021 09:33 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/11297 |
Preview |
Text
BAB V.pdf Download (9MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB VI.pdf Download (656kB) | Preview |
Preview |
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (528kB) | Preview |
Preview |
Text
BAGIAN DEPAN.pdf Download (3MB) | Preview |
Preview |
Text
9. LAMPIRAN.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB I.pdf Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB II.pdf Download (7MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB III.pdf Download (1MB) | Preview |
Preview |
Text
BAB IV.pdf Download (9MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |