Implementasi Naive Bayes Classifier untuk Prediksi Kepribadian Big 5 pada Twitter Menggunakan TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) dan TF-RF(Term Frequency-Relevance Frequency)

FAIDH ILZAM NUR HAQ

Informasi Dasar

151 kali
19.04.1866
006.312
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Analisis kepribadian seseorang sangat membantu sebagai penilaian dalam berbagai hal seperti perekrutan, karir, dan kesehatan. Metode yang biasa digunakan dalam analisis kepribadian dengan cara wawancara, observasi, dan survei kuesioner. Penelitian ini mencoba memberi solusi dengan cukup menggunakan media sosial yaitu twitter, dengan menganalisa informasi data pengguna twitter tersebut, hal ini untuk menambah metode dari analisis kepribadian. Teori klasifikasi kepribadian menggunakan Big 5 personality yang terdiri dari openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness, dan neuroticism. Metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes Classifier dengan pembobotan menggunakan TF-IDF dan TF-RF.

Subjek

DATA MINING
 

Katalog

Implementasi Naive Bayes Classifier untuk Prediksi Kepribadian Big 5 pada Twitter Menggunakan TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) dan TF-RF(Term Frequency-Relevance Frequency)
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

FAIDH ILZAM NUR HAQ
Perorangan
ERWIN BUDI SETIAWAN, DENI SAEPUDIN
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Ilmu Komputasi
Bandung
2019

Koleksi

Kompetensi

  • IKG3N3 - DATA MINING
  • IKG4G3 - MACHINE LEARNING

Download / Flippingbook

 

Ulasan

tempatkan teratas: rasio terbesar/ terbanyak disetujui/ terbaru
  text mining 15 August, 2022
107637
terimas kasih kak
0 komentar.
anda harus sign-in untuk memberikan komentar
belum ada yang menyetujui ulasan ini membantu.
  Tf idf 15 August, 2022
107637
Terima kasih banyak
0 komentar.
anda harus sign-in untuk memberikan komentar
belum ada yang menyetujui ulasan ini membantu.
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini