Affandy Fahrizain (2020) Sistem Deteksi Persebaran Sentimen Masyarakat Terhadap Zonasi Sekolah Menggunakan K-Nearest Neighbor (Knn). Skripsi thesis, UNIVERSITAS AIRLANGGA.
![[img]](https://repository.unair.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
1. COVER.pdf Download (825kB) |
|
Text (ABSTRAK)
2. ABSTRAK.pdf Download (119kB) |
|
Text (DAFTAR ISI)
3. DAFTAR ISI.pdf Download (178kB) |
|
Text (BAB 1)
4. BAB I PENDAHULUAN.pdf Download (136kB) |
|
Text (BAB 2)
5. BAB II TINJAUAN PUSTAKA.pdf Restricted to Registered users only until 11 January 2024. Download (473kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3)
6. BAB III METODE PENELITIAN.pdf Restricted to Registered users only until 11 January 2024. Download (199kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4)
7. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Registered users only until 11 January 2024. Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5)
8. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN.pdf Restricted to Registered users only until 11 January 2024. Download (120kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9. DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (191kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
10. LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only until 11 January 2024. Download (244kB) | Request a copy |
|
Text (EMBARGO)
21-Embargo-dikompresi - affandy fahrizain.pdf Restricted to Registered users only Download (181kB) | Request a copy |
Abstract
Kebijakan zonasi sekolah menuai banyak pro dan kontra di kalangan masyarakat. Banyaknya data tweet terkait zonasi sekolah mampu membentuk sebuah insight yang dapat dimanfaatkan untuk mengetahui persebaran sentimen masyarakat serta mengetahui daerah mana saja yang paling terpengaruh oleh zonasi sekolah dan sebaliknya. Pada penelitian ini dilakukan pembangunan sistem persebaran klasifikasi tweet dengan algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Sistem yang dibangun telah mampu melakukan scraping dan klasifikasi data secara otomatis. Tahapan penelitian yang dilakukan ada 7, yaitu pengumpulan data, labelling data, preprocessing data, klasifikasi model KNN, evaluasi model KNN, perancangan sistem, dan implementasi sistem. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan pencarian menggunakan kata kunci Zonasi Sekolah. Sebelum proses klasifikasi dilakukan tahap preprocessing yang meliputi case folding, tokenizing, penghapusan stopwords, stemming, dan pembobotan term sehingga mengubah data tweet menjadi matriks TF-IDF. Data diklasifikasikan kedalam 3 kelas, yaitu positif, negatif, dan netral dengan menghasilkan akurasi terbaik sebesar 0,79 dengan nilai K sebesar 28.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | KKC KK ST SI 21-20 Fah s | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Klasifikasi, Tweet, Knn, Zonasi Sekolah, Persebaran Sentimen Masyarakat | |||||||||
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) > T58.5-58.64 Information technology T Technology > T Technology (General) > T58.6-58.62 Management information systems |
|||||||||
| Divisions: | 08. Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi | |||||||||
| Creators: |
|
|||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Depositing User: | prasetyo adi nugroho | |||||||||
| Date Deposited: | 11 Jan 2021 03:08 | |||||||||
| Last Modified: | 11 Jan 2021 03:08 | |||||||||
| URI: | http://repository.unair.ac.id/id/eprint/102855 | |||||||||
| Sosial Share: | ||||||||||
Actions (login required)
 |
View Item |