PENDETEKSI KATEGORI EMOSI BERDASARKAN STATUS MEDIA SOSIAL MENERAPKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

71110019, REVANY ARLITA (2015) PENDETEKSI KATEGORI EMOSI BERDASARKAN STATUS MEDIA SOSIAL MENERAPKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Final Year Projects (S1) thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.

	Text (Skripsi Informatika) 71110019_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf Download (479kB)
	Text (Skripsi Informatika) 71110019_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy

Abstract

Dalam media sosial, status sering digunakan untuk mencurahkan perasaan penggunanya, seperti emosi sehari-hari senang, sedih, marah, dsb. Namun belum ada layanan selanjutnya untuk mengolah status yang sudah ada. Jikalau status tersebut dapat ditentukan emosinya, layanan dapat ditingkatkan kedepannya, baik untuk kepentingan pengguna maupun dari layanan media sosial tersebut. Dalam penelitian ini penulis menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam melakukan klasifikasi status tersebut, menjadi tujuh kelas emosi. Status dalam media sosial berisi kalimat yang tidak baku sehingga status tersebut diolah terlebih dahulu menjadi dokumen status yang baku, setelah itu akan dilakukan tahap preprocessing yaitu stopword dan tokenisasi agar teks dapat terstruktur. Penelitian ini menggunakan status yang akan dilabeli secara manual sebagai acuan keakuratan sistem. Adapun penelitian ini menggunakan data ISEAR sebagai feature set, data ISEAR adalah data yang berisi kumpulan kalimat yang telah dikategorikan menjadi tujuh kelas emosi. Penelitian ini akan diuji keakurasian sistem dengan mengklasifikasi dokumen status uji dengan feature selection yang berbeda dan menggunakan data ISEAR maupun tidak. Hasil dari sistem klasifikasi emosi berdasarkan status media sosial ini memang kurang baik, karena hasil akurasi tertinggi adalah 58,57% dengan feature selection 100% dan tanpa menggunakan data ISEAR. Hasil terendah adalah 44,28% dengan feature selection 10% dan menggunakan data ISEAR.

Actions (login required)

View Item