• Login
    View Item 
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Industrial Technology
    • Informatics Engineering
    • View Item
    •   DSpace Home
    • Students & Alumnae
    • Undergraduate Thesis
    • Faculty of Industrial Technology
    • Informatics Engineering
    • View Item
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    ANALISIS SENTIMEN TERHADAP TEMPAT WISATA DI KABUPATEN REMBANG MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER

    Thumbnail
    View/Open
    14523239-Ali Imron-Draft Karya Tulis.pdf (550.3Kb)
    14523239-Ali Imron-Laporan Skripsi.pdf (2.179Mb)
    HALAMAN PENGESAHAN DOSEN PEMBIMBING.jpg (2.043Mb)
    Halaman Pengesahan Dosen Penguji.jpg (1.954Mb)
    Halaman Pernyataan Keaslian Tugas Akhir.jpg (1.210Mb)
    Date
    2019-02-27
    Author
    Ali Imron, 14523239
    Metadata
    Show full item record
    Abstract
    Kabupaten Rembang merupakan Kabupaten yang memiliki banyak pilihan pariwisata. Wisata dan budaya merupakan salah satu sektor yang sangat berpengaruh untuk berlangsungnya pembangunan suatu daerah. Dengan adanya dorongan dari masyarakat yang sadar wisata, Pemerintah Kabupaten Rembang berupaya untuk mengembangkan dan memajukan wilayahnya dengan memanfaatkan wisata yang ada di wilayahnya. Tanggapan dan komentar dari pengunjung wisata sangat diperlukan untuk pengembangan objek wisata. Dengan adanya feedback dari pengunjung diharapkan mempermudah Pemerintah Kabupaten Rembang menentukan langkah apa yang harus dilakukan dalam pengembangan objek wisata yang ada. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui performa algoritma Naive Bayes Classifier dalam melakukan proses klasifikasi berdasarkan komentar pengunjung wisata yang ada di Kabupaten Rembang. Sumber data pada penilitian ini menggunakan komentar pengunjung wisata yang terdapat pada situs Tripadvisor dan Facebook. Uji model dilakukan dengan menggunakan library python yaitu MultinomialNaiveBayes. Dalam proses uji model, besarnya data tes diambil 33% dari data training yang dilakukan secara acak. Evaluasi model yang dilakukan pada penelitian ini menggunakan 10 fold cross validation dengan hasil akurasi 85,8%.
    URI
    https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/14268
    Collections
    • Informatics Engineering [2510]

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV
     

     

    Browse

    All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

    My Account

    LoginRegister

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Contact Us | Send Feedback
    Theme by 
    @mire NV