Anda belum Log-in!
Silahkan Log in

Selamat Datang di Portal Digital Content Publisher
Sabtu , 13 September 2025

Perpustakaan sebagai jantung pendidikan tinggi di Indonesia, harus mampu memberi kontribusi yang berarti bagi pelaksanaan proses belajar mengajar di perguruan tinggi.

TRUNOJOYO » Tugas Akhir & Skripsi » Informatika
di-posting oleh 110411100020 pada 2017-03-01 15:13:41  •  106 klik

KLASIFIKASI SENTIMEN TINGKAT KETERTARIKAN PENGUNJUNG TERHADAP ONLINE SHOP PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (Studi Kasus : @lazada, @tokopedia dan @bukalapak)
Classification SENTIMENT OF INTEREST visitors Against ONLINE SHOP ON TWITTER using METHOD naïve Bayes(Case Study: @lazada, @tokopedia And @bukalapak)

disusun oleh UTSFANI GARDIANA


SubyekKata Kunci : Sentimen
Online shop
Naive Bayes.
Kata KunciKeywords: Sentiment
Online shop
Naive Bayes.

[ Anotasi Abstrak ]

Twitter sebagai sarana untuk memasarkan produk secara online. Bermodalkan foto dan caption yang menarik maka kemungkinan besar konsumen tertarik untuk membeli produk mereka. Oleh karena itu diperlukan review terhadap onlineshop tersebut untuk mengetahui berapa banyak pengunjung yang datang. Penelitian ini menggunakan 3 kategori, yaitu @lazada, @tokopedia dan @bukalapak. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tentang (1) jumlah pengunjung yang memberi komentar positif dan negatif. (2) hasil klasifikasi tingkat ketertarikan pengunjung menggunakan metode naive bayes dan (3) tingkat akurasi metode naive bayes dalam mengklasifikasikan tingkat ketertarikan pengunjung. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat ketertarikan pengunjung pada @bukalapak adalah yang tertinggi dengan presentase 53,47% dengan jumlah komentar positif 470 dan negatif 1, @tokopedia memiliki persentase 42,77% dengan jumlah komentar positif 376 dan negatif 0, @lazada memiliki persentase 3,75% dengan jumlah komentar positif 33 dan negatif 1. Tingkat akurasi metode naive bayes dalam mengklasifikasikan tingkat ketertarikan pengunjung 51,6% dengan eror rate 48,4%.


Deskripsi Lain

Twitter as a means to market your products online. Capitalize the photo and caption were interesting then most likely interested consumers to buy their products. Therefore we need a review of the Onlineshop to know how many visitors are coming. This study uses three categories, namely @lazada, @tokopedia and @bukalapak. The purpose of this study is to know about (1) the number of visitors who give positive and negative comments. (2) the results of the classification of the level of interest of visitors using Naive Bayes and (3) the level of accuracy of Naive Bayes method in classifying the level of visitor interest. The results showed that the level of interest of visitors in @bukalapak was the highest with a percentage of 53.47% with a number of positive comments and negative 470 1, @tokopedia have a percentage of 42.77% with a number of positive comments and negative 376 0, @lazada have a percentage of 3 , 75% with the number of positive comments and negative 33 1. the accuracy of naive Bayes methods in classifying the level of interest of visitors 51.6% to 48.4% error rate.

Kontributor: Firdaus Solihin, S.Kom., M.Kom Achmad Jauhari, S.T., M.Kom
Tanggal tercipta: 2017-02-22
Jenis(Tipe): Text
Bentuk(Format): pdf
Bahasa: Indonesia
Pengenal(Identifier): TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115
No Koleksi: 110411100020


 Download File Penyerta (khusus anggota terdaftar)

 File PDF  1. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Abstract_TOC.pdf - 255 KB
 File PDF  2. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Cover.pdf - 470 KB
 File PDF  3. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Chapter1.pdf - 148 KB
 File PDF  4. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Chapter2.pdf - 353 KB
 File PDF  5. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Chapter3.pdf - 346 KB
 File PDF  6. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Chapter4.pdf - 597 KB
 File PDF  7. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_Conclusion.pdf - 11 KB
 File PDF  8. TRUNOJOYO-Tugas Akhir-10115-110411100020_References.pdf - 217 KB


 Dokumen sejenis...

     Tidak ada !

 Dokumen yang bertautan...





 Kembali ke Daftar