HAPPINESS ANALYSIS OF LIBYANS PEOPLE BASED ON TWITTER DATA USING ARTIFICAL NEURAL NETWORK

BASHER, KHALID JEMMAH (2020) HAPPINESS ANALYSIS OF LIBYANS PEOPLE BASED ON TWITTER DATA USING ARTIFICAL NEURAL NETWORK. Masters thesis, Universitas Islam Sultan Agung.

	Text COVER.pdf Download (953kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (427kB)
	Text PERNYATAAN PUBLIKASI.pdf Restricted to Registered users only Download (171kB)
	Text DAFTAR ISI.pdf Download (710kB)
	Text BAB I.pdf Download (810kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (739kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (422kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (544kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (539kB)

Abstract

Teknologi informasi selalu berkembang dan memiliki pertumbuhan yang sangat pesat. Internet telah menjadi alat komunikasi online penting bagi banyak orang saat ini. Saat ini, orang cenderung lebih suka sesuatu yang praktis, lebih cepat, dan fleksibel. Layanan jejaring sosial telah menjadi konsep universal dan lugas di lingkungan internet. Tujuan penelitian ini adalah: untuk menganalisis kebahagiaan orang Libya berdasarkan data Twitter menggunakan jaringan saraf buatan. Teks dalam komentar atau status di Twitter dapat menunjukkan bahwa seseorang bahagia atau tidak bahagia. Jadi, masalah penelitian adalah bagaimana mengidentifikasi kebahagiaan orang Libya berdasarkan teks Twitter menggunakan jaringan saraf buatan. Penelitian ini merupakan studi analitis data berdasarkan media sosial secara eksplisit menggunakan data Twitter. Kehidupan modern menjadi mengandalkan media sosial dengan cara yang signifikan, di antara semua media sosial yang tersedia, Twitter mewakili media bekas yang paling populer terlepas dari pendapat bersama terhadap media sosial Untuk melakukan analisis media sosial menggunakan Twitter adalah awal yang baik karena pengguna cenderung berbagi perasaan mereka secara publik. Kasus ini tidak sama ketika datang ke Facebook, di mana orang kebanyakan berkomunikasi secara pribadi. Studi kami mewakili model ANN untuk penambangan opini Twitter menggunakan prediksi dan pendekatan klasifikasi. Juga, pendekatan yang digunakan studi kami adalah model ANN untuk skema abstrak dan visualisasi umpan Twitter. Penelitian ini memaparkan kontribusi berupa pengusur model visualisasi baru untuk prediksi suasana hati Twitter berdasarkan pendekatan ANN.Pendekatan yang dirancang diatur untuk memvisualisasikan tiga prediksi paling populer, dan berapa banyak setiap data yang dicetak dari umpan Twitter dari data pengujian setelah model ANN dilatih menggunakan set data terlatih yang telah dipilih secara acak dari kumpulan data asli. Kemudian sistem yang diusulkan adalah menyortir skor prediksi dan memilih tiga nilai teratas dan memvisualisasikannya sebagai suasana hati Twitter (opini) yang diprediksi utama. Artifical Neural Network telah berhasil diimplementasikan pada analisis sentimen Twitter di mana sistem dapat memberikan output dalam bentuk nilai sentimen positif dan negatif happy (1) tidak bahagia (0) , Hasil menunjukkan nilai tertinggi adalah 89% sementara itu 89,4% dan 88,6% menunjukkan proses penarikan kembali dan akurasinya adalah 89% Kata kunci: Analisis kebahagiaan, ANN, Media sosial, Pengumpulan data, Analisis data

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	T Technology > TK Electrical engineering. Electronics Nuclear engineering
Divisions:	Pascasarjana Pascasarjana > Magister Teknik elektro
Depositing User:	Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited:	12 Jan 2022 03:48
Last Modified:	12 Jan 2022 03:48
URI:	http://repository.unissula.ac.id/id/eprint/21570

Actions (login required)

View Item