APLIKASI PENELUSURAN OPINI PUBLIK TERHADAP TELKOM UNIVERSITY MENGGUNAKAN PEMBOBOTAN TF-IDF

AYU RAHMADINI

Informasi Umum

Kode

15.06.089

Klasifikasi

005.74 - Data Files and Database, Management Database

Jenis

Karya Ilmiah - TA (D3) - Reference

Subjek

Databases

Dilihat

518 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

ABSTRAK Analisis sentimen bertujuan untuk mengidentifikasi beban emosional suatu pernyataan, yang memiliki tiga kategori dasar, yaitu: positif, negatif, dan netral. Pembangunan aplikasi ini dilakukan untuk mengetahui persentase sentimen positif dan negatif terhadap Telkom University dari beberapa tweet dengan menggunakan metode TF-IDF secara realtime. Aplikasi dapat menampilkan tweet yang termirip dengan menghitung tingkat kemiripan antara beberapa tweet dengan keyword yang dicari user menggunakan metode Euclidean Distance. Untuk mendapatkan hasil yang akurat maka metode Euclidean Distance akan dilakukan pengujian dengan metode Cosine Similarity. Percobaan perhitungan kemiripan terhadap beberapa tweet menunjukan bahwa metode Euclidean Distance dan Cosine Similarity menunjukkan kesimpulan yang sama terhadap beberapa tweet yang diujikan.

Kata Kunci: Analisis Sentimen, Telkom University, TF-IDF, Euclidean Distance, Cosine Similarity, Realtime

ABSTRACT Sentiment analysis aims to identify the emotional burden of a statement, which has three basic categories : positive, negative, and neutral. Application development was conducted to determine the percentage of positive and negative sentiment for Telkom University from some tweets using the TF-IDF method in realtime. Applications can display the most similar tweet by calculating degree of similarity between some tweets with user searched keywords using Euclidean Distance method . To get accurate results Euclidean Distance method will be tested by Cosine Similarity method . Similarity calculation experiment on some tweets showing that Euclidean Distance and Cosine Similarity method give similar conclusions for some tested tweets.

Keywords: Sentiment Analysis, Telkom University, TF-IDF, Euclidean Distance, Cosine Similarity,Realtime