ANJANI, ALVIONITA MILA (2022) ANALISIS SENTIMEN TERHADAP LGBT PADA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES. Sarjana thesis, Universitas Muria Kudus.

Preview	Text (Halaman Judul) Hal. Judul.pdf - Published Version Download (2MB) | Preview
Preview	Text (BAB 1) BAB I.pdf - Published Version Download (826kB) | Preview
	Text (BAB 2) BAB II.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 3) BAB III.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (BAB 4) BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (3MB) | Request a copy
	Text (BAB 5) BAB V.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (179kB) | Request a copy
Preview	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf - Published Version Download (299kB) | Preview
	Text (Lampiran) Lampiran.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstrak

Media sosial dapat meningkatkan jumlah kasus LGBT karena fitur-fiturnya yang memungkinkan orang untuk menyebarkan informasi dengan cepat dan mudah. Tujuan dari penelitian ini untuk menggambarkan pendapat di Internet mengenai pro dan kontra pada kaum LGBT. Banyak orang menggunakan media sosial untuk mengekspresikan pendapat mereka. Ribuan pengiriman terjadi di media sosial. Setiap orang dapat menggunakan media sosial untuk mengekspresikan pendapat mereka. Pendapat itu memiliki perasaan positif, negatif, dan netral tentang topik tersebut. Analisa dilakukan menggunakan tools berupa Microsoft Excel dan Rapidminer dengan bahasa pemrograman Python. Algoritma yang digunakan dalam melakukan analisis sentimen adalah Naïve Bayes karena memiliki tingkat akurasi yang tinggi pada mengklasifikasikan analisis sentimen. Penelitian ini mengambil data berasal pada media sosial twitter menggunakan tekhnik scrapping yang menghasilkan sebanyak 1579 data tweet. Berdasarkan penelitian analisis sentimen kaum Lgbt mendapatkan hasil akurasi sebanyak 95%, dengan data polaritas positif 4,88%, dan data polaritas negatif sebanyak 95,12%.

Item Type:	Skripsi/ Thesis (Sarjana)
Dosen Pembimbing:	Dosen Pembimbing 1. Ahmad Abdul Chamid, S.Kom., M.Kom Dosen Pembimbing 2. Alif Catur Murti, S.Kom., M.Kom
Kata Kunci:	Twitter, LGBT, Naive Bayes Classifier, Analisis Sentimen.
Subjects:	Teknologi > Teknologi (umum) Teknologi > T1 Teknologi (Umum)
Program Studi:	Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika
Depositing User:	Mr Firman Al Mubaroq
Date Deposited:	20 Dec 2022 19:27
Last Modified:	20 Dec 2022 19:27
URI:	http://eprints.umk.ac.id/id/eprint/17425

Actions (login required)

View Item