• Tidak ada hasil yang ditemukan

Daftar Pustaka

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2023

Membagikan "Daftar Pustaka"

Copied!
4
0
0

Teks penuh

(1)

59

DAFTAR PUSTAKA

Amrullah, A.Z. Anas, A.S. dan Hidayat, M.A.J. (2020). Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier dengan Seleksi Fitur Chi Square. Jurnal BITe : Jurnal Bumigora Information Technology. Vol.2, No.1, hh.40-44. Diakses dari https://journal.universitasbumigora.ac.id

Bhadane, C. Dalal, H. dan Doshi, H. (2015). Sentiment analysis: Measuring opinions. Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.03.159

Budi, S. (2017). Text mining untuk Analisis Sentimen Review Film menggunakan Algoritma K-Means. Jurnal Techno.COM, Vol. 16, No. 1. Diakses dari https://publikasi.dinus.ac.id/index.php/technoc/article/view/1263

Budiharto, Widodo. (2016). Machine Learning & Computational Intelligence.

Yogyakarta: Penerbit ANDI.

Cielen, D. Meysman, A.D.B. dan Ali, M. (2016). Introducing Data Science. USA:

Manning Publications Co. Diakses dari

https://www.pdfdrive.com/introducing-data-science-big-data-machine- learning-and-more-using-python-tools-e167378730.html

Conrod, P. dan Tylee, L. (2017). Visual Basic and Database (15th ed.). USA:

Kidware Software.

Firdaus, Pasnur, dan Wabdillah. 2019. Implementasi Cosine Similarity untuk Peningkatan Akurasi Pengukuran Kesamaan Dokumen pada Klasifikasi Dokumen Berita dengan K Nearest Neighbour. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi P-ISSN : 2088-6705 Vol.9, No.1,:69 – 74.

Fitrianti, R.P. Kurniawati, A. dan Agusten, D. (2019). Implementasi Algoritma K- Nearest Neighbors Terhadap Analisis Sentimen Review Restoran Dengan Teks Bahasa Indonesia. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems). Vol.15, No.2. Diakses dari https://jurnal.akba.ac.id/index.php/inspiration/article/view/2496

Gupta, P. (2021). Practical Data Science with Jupyter (2th ed.). India: BPB Publications. Diakses dari https://bpbonline.com/products/practical-data- science-with-jupyter?_pos=1&_sid=6ea9b9b92&_ss=r

Hutto, C. J., & Gilbert, E. E. (2014). VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment analysis of Social Media Text. Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14).”.

Proceedings of the 8th International Conference on Weblogs and Social Media, ICWSM 2014. http://sentic.net/

Hustinawaty, Dwiputra, R.A.A. dan Rumambi, T. (2019), Public Sentiment Analysis Of Pasar Lama Tangerang Using K-Nearest Neighbor

(2)

60

Method And Programming Language R. Jurnal Ilmiah Informatika

Komputer. Vol.24. No. 2. Diakses dari

https://ejournal.gunadarma.ac.id/index.php/infokom/article/view/2367 Ignatow, G. dan Mihalcea, R. (2018). An Introduction to Text Mining: Research Design, Data Collection, and Analysis. USA: SAGE Publications, Inc.

Diakses dari https://www.pdfdrive.com/an-introduction-to-text-mining- research-design-data-collection-and-analysis-e196881105.html

Isnain, A. R. Supriyanto, J. dan Kharisma, M.P. (2021). Implementation of K- Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm For Public Sentiment Analysis of Online Learning. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems. Vol.15. No.2. Diakses dari https://jurnal.ugm.ac.id/ijccs/article/view/65176

Jupyter Notebook Documentation. (2018). Diakses tanggal 19 September 2021, https://jupyter-notebook.readthedocs.io/_/downloads/en/v6.4.5/pdf/

Kadir, Abdul. (2018). Dasar Pemrograman Python 3. Yogyakarta: Penerbit ANDI.

Lane, H. Howard, C. dan Hapke, H.M. (2019). Natural Language Processing in Action: Understanding, Analyzing, and Generating Text with Python. Shelter Island: Manning Publication.Co. Diakses dari https://www.pdfdrive.com/natural-language-processing-in-action-

understanding-analyzing-and-generating-text-with-python-e188622974.html

Liu, Bing. (2015) Sentiment analysis : Mining Opinions, Sentiments, and Emotions. USA: Cambridge University Press. Diakses dari https://www.pdfdrive.com/sentiment-analysis-mining-opinions-sentiments- and-emotions-e167438433.html

Markoulidakis, I. et al. (2021). Multiclass Confusion Matrix Reduction Method and Its Application on Net Promoter Score Classification Problem.

Technologies 2021, 9, 81.

Doi:https://doi.org/10.3390/technologies9040081

Menteri Kesehatan. (2020). Keputusan Menteri Kesehatan Republik Indonesia tentang Protokol Kesehatan Bagi Masyarakat di Tempat dan Fasilitas Umum dalam Rangka Pencegahan dan Pengendalian Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) (Nomor Hk.01.07/Menkes/382/2020). Jakarta.

Diakses dari https://promkes.kemkes.go.id/kmk-no-hk0107-menkes- 382-2020-tentang-protokol-kesehatan-bagi-masyarakat-di-tempat-dan- fasilitas-umum-dalam-rangka-pencegahan-covid19

Mukhopadhyay, S. (2018). Advanced Data Analytics Using Python. India.

Doi:https://doi.org/10.1007/978-1-4842-3450-1

(3)

61

Nyamathulla, S., Ratnababu, Dr.B., Shaik, N.S., dan N, B.L., (2021). A Review Selenium Web Driver With Python. annalsofrscb.ro, Vol. 25. Diakses dari https://www.annalsofrscb.ro/index.php/journal/article/view/7087

PNGEgg. Twitter Logo. Diakses tanggal 19 September 2021, dari https://www.pngegg.com/en/png-bbtjg

Pozzi, F. A. Fersini, E. Messina, E., dan Liu, B. (2017). Sentiment Analysis in Social Networks. United States: Elsevier.Inc. Diakses dari https://www.pdfdrive.com/sentiment-analysis-in-social-networks-

e158052308.html

Pratama, A.Y. Umaidah, Y. dan Voutama, A. (2021). Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja). Jurnal Sains Komputer &

Informatika (J-SAKTI). Vol. 5. No.2. Diakses dari https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti/article/view/386

Python.org. The Python Logo. Diakses tanggal 19 September 2021, dari https://www.python.org/community/logos/

Rachman, D.A.C. Goejantoro, R. dan Amijaya, F.D.T. (2020). Implementasi Text mining Pengelompokkan Dokumen Skripsi Menggunakan Metode K- Means Clustering. Jurnal EKSPONENSIAL, Vol.11. No.2. Diakses dari http://jurnal.fmipa.unmul.ac.id/index.php/exponensial/article/download/

660/296

Riyani, A. Naf’an, M.Z. dan Burhanuddin. (2019). Penerapan Cosine Similarity dan Pembobotan TF-IDF untuk Mendeteksi Kemiripan Dokumen. Jurnal Linguistik Komputasional (JLK). Vol. 2. No. 1. Diakses dari http://inacl.id/journal/index.php/jlk/article/view/17

Russell, Matthew. A. (2014). Mining the Social Web, Second Edition. United States of America: O’Reilly Media, Inc. Diakses dari https://www.webpages.uidaho.edu/~stevel/504/mining-the-social-web- 2nd-edition.pdf

Samsir et al. (2021). Analisis Sentimen Pembelajaran Daring pada Twitter di Masa Pandemi COVID-19 menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Media Informatika Budidarma. Vol.5. No.1. hh.157-163. Diakses dari https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib/article/view/2580

Saputra, P.Y. (2017) Implementasi Teknik Crawling Untuk Pengumpulan Data dari Media Sosial Twitter. Jurnal Dinamika Dotcom. Vol.8. No.2. Diakses dari http://ejurnal.stimata.ac.id/index.php?journal=DINAMIKA&page=article

&op=view&path%5B%5D=272&path%5B%5D=290

(4)

62

Sari, Retno. (2020). Analisis Sentimen Pada Review Objek Wisata Dunia Fantasi menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Jurnal Sains dan

Manajemen. Vol 8. No. 1. Diakses dari

https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/evolusi/article/view/7371

Williams, L.A. (2017). Pushing the Envelope of Sentiment Analysis Beyond Words and Polarities (doctoral dissertation). Tersedia dari Cardiff University:

School of Computer Science & Informatics

Referensi

Dokumen terkait

Metode klasifikasi yang digunakan untuk mengetahui Analisis Sentimen pada kurikulum Merdeka Belajar adalah metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan Forward Selection (FS)..