ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP POLISI LALU LINTAS DI TANGERANG KABUPATEN MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN DI TWITTER

YOSI, YAKOBUS (2023) ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP POLISI LALU LINTAS DI TANGERANG KABUPATEN MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN DI TWITTER. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.

[img]
Preview
Text (HAL COVER)
01 COVER.pdf

Download (457kB) | Preview
[img] Text (ABSTRAK)
02 ABSTRAK.pdf
Restricted to Registered users only

Download (25kB)
[img] Text (BAB I)
03 BAB I.pdf
Restricted to Registered users only

Download (63kB)
[img] Text (BAB II)
04 BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (111kB)
[img] Text (BAB III)
05 BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (34kB)
[img] Text (BAB IV)
06 BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (769kB)
[img] Text (BAB V)
07 BAB V.pdf
Restricted to Registered users only

Download (16kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
08 DAFTAR PUSTAKA.pdf
Restricted to Registered users only

Download (66kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
09 LAMPIRAN.pdf
Restricted to Registered users only

Download (539kB)

Abstract

Twitter is a media social in which many people all in the world could express their ideas or put some ideas in twitter society interested talk about police, in gim show the statement disagree or un satistied with their perfomance and institution corruption collision and nepotism used to be method to collect data to see positive and negative commend by public. The best of accuration toward result of prediction used rapid miner tools. Based on result of study conducted by Twitter data. Algoritma k-Nearest neighbor (KKN) is a method to do classification toward new object as (k) closest neighbor ( Gorunescu 2011 ). The purpose in this study is to know positive and negative and positive comments by society toward police in which use KNN and know accuracy algoritma KNN to count negative and positive comments. The benefit this study is increasting know ledge and perceptions the writer about algorithm KNN and at the same time this research useful to classified satisfacituon of society toward perfomance of police concerning algoritm KNN. Based on 1500 tweet data reladed police intution taken from Twitter there are 7 positive tweet and 1493 negative tweet, do trial 100 king for analysis sentimental about satisfacion sociaty toward police perfomance. Analysis sentimental twitter user toward opinion of indonesia's society to police instution use integrity TF-IDK and KNN method successful be implemented. The result positive actual is about 2 data, predict by KNN (FP). The result negative by KNN (FN) about 0 data. The result negative actual predict by KNN (FP) to be positive is about 0 data. The result negative actual, predict by KNN (TN) to be negative are about 336 data Key words. Twitter adalah media sosial di mana banyak orang dari seluruh dunia dapat mengungkapkan pendapat mereka. Di twitter masyarakat ramai berbincang tentang polisi yang mana menunjukan ekpresi ketidakpuasan publik terhadap intstitusi polisi. KNN digunakan sebagai metode pengumpulan data untuk melihat komentar Positif dan Negatif yang ditutur kan oleh publik. Pengujian keakurasian terhadap hasil prediksi dilakukan menggunakan Rapid Miner. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan dengan menggunakan data twitter. Algorima KNearest Neighbor (KNN) merupakan sebuah metode untuk melakukan klasifikasi terhadap obyek baru berdasarkan (K) tetangga terdekatnya (Gorunescu, 2011). Tujuan yang hendak dicapai dari penelitian ini Mengetahui komentar positive dan negative masyarakat terhadap polisi menggunakan KNN dan Mengetahui akurasi algoritma KNN dalam menghitung komentar positive dan negative. Manfaat penelitian Untuk meningkatkan pengetahuan dan wawasan penulis mengenai algoritma KNN serta Penelitian ini berguna untuk mengklasifikasi kepuasan masyarakat terhdapa kinerja polisi dengan algoritma KNN. Dari 1500 data tweet terkait institusi polisi yang diambil dari twitter dengan terdapat 7 tweet positif dan 1493 tweet negatif ,dilakukan percobaan untuk mencari analisis sentiment tentang kepuasan masyarakat terhadap kinerja polisi. Analisis sentimen pengguna twitter terhadap opini masyarat Indonesia kepada institusi Polis menggunakan pembobotan TF-IDF dan metode KNN berhasil dilakukan.Hasil aktual positif yang diprediksi positif oleh KNN (TP) sebanyak data 2 data. Hasil aktual positif yang diprediksi negatif oleh KNN (FN) sebanyak 0 data. Hasil aktual negatif yang diprediksi positif oleh KNN (FP) sebanyak 0 data. Hasil aktual negatif yang diprediksi negatif oleh KNN (TN) sebanyak 336 data.

Item Type: Thesis (S1)
Call Number CD: FIK/INFO. 23 013
NIM/NIDN Creators: 41518110162
Uncontrolled Keywords: ANALISIS SENTIMEN MASYARAKAT TERHADAP POLISI LALU LINTAS DI TANGERANG KABUPATEN MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN DI TWITTER
Subjects: 000 Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 000. Computer Science, Information and General Works/Ilmu Komputer, Informasi, dan Karya Umum > 006 Special Computer Methods/Metode Komputer Tertentu > 006.7 Multimedia Systems/Sistem-sistem Multimedia > 006.75 Social Multimedia/Multimedia Social > 006.754 Online Social Network/Situs Jejaring Sosial, Sosial Media
100 Philosophy and Psychology/Filsafat dan Psikologi > 150 Psychology/Psikologi > 154 Subconscious and Altered States and Process/Psikologi Bawah Sadar > 154.6 Sleep Phenomena/Fenomena Tidur > 154.63 Dreams/Mimpi > 154.634 Analysis/Analisis
500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika > 518 Numerical Analysis/Analisis Numerik, Analisa Numerik
500 Natural Science and Mathematics/Ilmu-ilmu Alam dan Matematika > 510 Mathematics/Matematika > 518 Numerical Analysis/Analisis Numerik, Analisa Numerik > 518.1 Algorithms/Algoritma
Divisions: Fakultas Ilmu Komputer > Informatika
Depositing User: ADELINA HASNA SETIAWATI
Date Deposited: 24 Mar 2023 02:24
Last Modified: 24 Mar 2023 02:24
URI: http://repository.mercubuana.ac.id/id/eprint/75373

Actions (login required)

View Item View Item