Klasifikasi Emosi Pada Twitter Menggunakan Bayesian Network

MUHAMMAD SURYA ASRIADIE

Informasi Dasar

17.04.2437
C
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Bahasa digunakan tidak hanya untuk mengutarakan fakta, akan tetapi juga emosi. Emosi tersebut juga dapat terlihat mulai dari perilaku hingga tulisan yang ditulis olehnya. Analisis emosi di dalam teks sendiri dapat dilakukan pada berbagai media, salah satunya adalah Twitter. Pendeteksian emosi bisa memiliki berbagai macam pengaplikasian salah satunya adalah sebagai bahan pertimbangan keputusan politik dalam suatu pemerintahan. Pada tugas akhir ini, penulis meneliti klasi?kasi emosi pada twitter menggunakan Bayesian Network. Metode tersebut digunakan karena kemampuannya dalam memodelkan ketidakpastian dan relasi antar ?tur. Hasil penelitian menunjukan bahwa, metode yang digunakan untuk melatih jaringan Bayesian Network belum cukup efektif untuk menghasilkan model terbaik, dengan nilai F1-Score tertinggi adalah 53.71%. Model alternatif berbasis Bayesian Network juga dipelajari. Hasil percobaan menunjukan hasil yang lebih baik dibandingkan Multinomial Naive Bayes dengan kompleksitas inferensi yang tidak jauh berbeda. Nilai F1-Score untuk model Multinomial Naive Bayes adalah 51.49%, sedangkan model alternatif berbasis Bayesian Network adalah 52.14%.

Subjek

Machine Learning
 

Katalog

Klasifikasi Emosi Pada Twitter Menggunakan Bayesian Network
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

MUHAMMAD SURYA ASRIADIE
Perorangan
Mohamad Syahrul Mubarok, Adiwijaya
 

Penerbit

Universitas Telkom
Bandung
2017

Koleksi

Kompetensi

 

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini