Analisis Sentimen Sistem E-Tilang Menggunakan Algoritma Naive Bayes Dengan Optimalisasi Information Gain
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasi status opini pada Twitter dengan akurasi sebesar 91% pada data uji manual dan pada data uji
Penulis menggunakan algoritma random forest untuk mengklasifikasikan opini pengguna marketplace Indonesia dari tweet di media sosial Twitter menjadi tiga kelas sentimen,
Menerapkan metode Naive Bayes Classifier dalam menganalisis sentimen pengguna dan calon pengguna provider digital by.U di media sosial twitter dan melihat sejauh mana
Tujuan penelitian ini untuk melakukan analisis opini masyarakat terhadap calon pada Pemilu 2019 dengan cara opinion mining pada media sosial Twitter berbasis sentiment analisis..
Implementasi Text-Mining untuk Analisis Sentimen pada Twitter dengan Algoritma Support Vector Machine.. Penerapan Metode Case Based Reasoning Dalam Mengidentifikasi Kerusakan Kamera
Tujuan penelitian ini adalah untuk melakukan pencarian komentar negatif, postif, dan netral dengan review data Twitter BMKG Nasional menggunakan algoritma naive bayes, lalu melakukan
Rohmat Saedudin, dan Rachmadita Andreswari pada tahun 2020 tentang analisis sentimen media sosial twitter terhadap reaksi masyarakat pada ruu cipta kerja menggunakan metode klasifikasi
Respatiwulan, “Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Hasil Quick Count Pemilihan Presiden Indonesia 2019 pada Media Sosial Twitter Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” Indones..
