ANALISIS TOPIK DATA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL TOPIK LATENT DIRICHLET ALLOCATION

KEKE, PUTRI UTAMI (2017) ANALISIS TOPIK DATA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL TOPIK LATENT DIRICHLET ALLOCATION. Other thesis, INSTITUT PERTANIAN BOGOR.

[img]
Preview
Text (ANALISIS TOPIK DATA MEDIA SOSIAL TWITTER MENGGUNAKAN MODEL TOPIK LATENT DIRICHLET ALLOCATION)
43.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (14MB) | Preview

Abstract

Media sosial merupakan sebuah platform yang penggunanya dapat berbagi pandangan, ide, perasaan, dan emosi mengenai suatu konteks peristiwa atau hal yang sedang terjadi saat itu. Dengan adanya media sosial Twitter, para pengguna dapat menyampaikan pendapatnya dengan mengikuti isu terkini yang sedang berkembang. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis topik menggunakan metode pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA) sehingga diperoleh topik utama yang sedang ramai diperbincangkan. Pemodelan topik menghasilkan distribusi kata yang membentuk topik dan kumpulan dokumen dengan topik tertentu. Jumlah topik yang digunakan berbeda untuk masing-masing data yang diolah, berdasarkan pada konteks dari kumpulan tweet yang diakuisisi. Pemodelan topik menggunakan parameter yang sama untuk semua data kecuali parameter jumlah topik. Analisis topik dilakukan berdasarkan data keluaran hasil pemodelan topik dengan LDA. Analisis topik menghasilkan deskripsi topik yang dapat mewakili isi dari topik tersebut. Deskripsi topik dapat dimanfaatkan oleh pembaca atau pengguna Twitter dalam memahami segala perkembangan isu terkini. Kata kunci: latent dirichlet allocation, pemodelan topik, Twitter

Item Type: Thesis (Other)
Subjects: A General Works > AS Academies and learned societies (General)
Divisions: Fakultas Matematika dan Komputer > Prodi Teknik Informatika
Depositing User: Rizki Handayani S.I.Pust
Date Deposited: 31 Jul 2019 07:24
Last Modified: 31 Jul 2019 07:24
URI: http://repository.unugha.ac.id/id/eprint/723

Actions (login required)

View Item View Item