ANALISIS SENTIMEN KALIMAT DEPRESI PADA
PENGGUNA TWITTER DENGAN NAIVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE, RANDOM FOREST

UPT. PERPUSTAKAAN Universitas Esa Unggul Kampus Emas UEU - Jakarta Barat
Phone	:	021-5674223, ext 282
Fax	:
E-mail	:	[email protected]
Website	:	http://library.esaunggul.ac.id
Support (Customer Service) :
[email protected]

Welcome..guys!

Have a problem with your access?
Please, contact our technical support below:

LIVE SUPPORT

Astrid Chrisafi

! ATTENTION !

To facilitate the activation process, please fill out the member application form correctly and completely

Registration activation of our members will process up to max 24 hours (confirm by email). Please wait patiently

Still Confuse?
Please read our User Guide

UEU » Undergraduate Theses » Teknik Informatika
Posted by [email protected] at 02/07/2024 11:14:08 • 202 Views

ANALISIS SENTIMEN KALIMAT DEPRESI PADA PENGGUNA TWITTER DENGAN NAIVE BAYES, SUPPORT VECTOR MACHINE, RANDOM FOREST

Created by :
Mohammad Fachriza ( 20190801251 )

Subject:	ANALISIS SENTIMEN DEPRESI TWITTER NAIVE BAYES RANDOM FOREST
Alt. Subject :	SENTIMENT ANALYSIS DEPRESSION TWITTER NAIVE BAYES RANDOM FOREST
Keyword:	Analisis Sentimen Depresi Naive Bayes Classifier Random Forest Twitter.

Description:

Pengguna aktif media sosial terus meningkat, dengan Twitter menjadi salah satu platform yang populer termasuk Twitter, menjadi tempat bagi pengguna untuk mengekspresikan pendapat, mengenai masalah kesehatan mental seperti depresi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen tweet pengguna Twitter terkait depresi menggunakan metode klasifikasi seperti Na�ve Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM), dan Random Forest. Pengumpulan data tweet menggunakan metode crawling menggunakan API yang disediakan oleh Twitter dengan kata kunci yang berhubungan dengan depresi. Data tweet yang digunakan sebanyak 1502 tweet, yang selanjutnya dibersihkan pada tahap preprocessing dan diberi label dengan validasi oleh pakar terkait depresi, data yang sudah diberi label sebagai data untuk pengujian pada algoritma yang digunakan. Dari hasil pengujian performa pada algoritma yang diuji dapat disimpulkan bahwa algoritma Random Forest memilkiki hasil performa yang lebih tinggi dibandingkan dengan Naive Bayes Clasifier dan Support Vector Machine dengan Hasil akurasi: 83.33%, presisi: 83.04%, recall: 83.33%, dan f1-scores: 82.62%. Penelitian ini Juga memberikan Word cloud untuk memberikan gambaran visual tentang kata-kata yang paling sering muncul dalam tweet. Kata "depresi" memiliki frekuensi lebih tinggi. Kata-kata yang dominan dapat memberikan indikasi tentang topik atau isu yang paling mendominasi terkait kesehatan mental seseorang.

Contributor	:	MUNAWAR, S.TP, M. Msi, Ph.D
Date Create	:	02/07/2024
Type	:	Text
Format	:	PDF
Language	:	Indonesian
Identifier	:	UEU-Undergraduate-20190801251
Collection ID	:	20190801251

Source :
Undergraduate Theses of Informastics Engineering

Relation Collection:
Fakultas Ilmu Komputer

Coverage :
Civitas Akademika Universitas Esa Unggul

Rights :
@2024 Perpustakaan Universitas Esa Unggul

Publication URL :
https://digilib.esaunggul.ac.id/analisis-sentimen-kalimat-depresi-padapengguna-twitter-dengan-naive-bayes-support-vector-machine-random-forest-34308.html

[ Free Download - Free for All ]