Please use this identifier to cite or link to this item: https://repository.unej.ac.id/xmlui/handle/123456789/100396
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorMAUDUDIE, Achmad
dc.contributor.advisorDHARMAWAN, Tio
dc.contributor.authorHASIFAH, Dwi
dc.date.accessioned2020-08-10T01:29:26Z
dc.date.available2020-08-10T01:29:26Z
dc.date.issued2020-01-24
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/handle/123456789/100396
dc.description.abstractKlasifikasi informasi daftar wisata kuliner Indonesia merupakan proses memahami, mengklasifikasi, dan mengolah data tekstual secara otomatis untuk mendapat informasi daftar wisata kuliner Indonesia. Konten tweet sangat beragam dan salah satu pembahasan yang cukup populer saat ini yaitu mengenai wisata kuliner. Keberagaman konten tweet mengenai kuliner tidak hanya tweet yang terkait dengan wisata kuliner, namun juga tweet tentang cara pembuatan, rasa, bahan, harga hingga bentuk makanan yang sebenarnya tidak terkait dengan informasi wisata kuliner. Pendekatan text mining menjadi alternatif terbaik untuk mengartikan makna dari setiap tweet. Text mining merupakan proses mengeksplorasi dan menganalisis sejumlah besar data teks tidak terstruktur yang dapat mengidentifikasi konsep, pola, topik, kata kunci, dan atribut lainnya dalam sebuah data. Salah satu metode yang sering digunakan dalam pengelompokan informasi berbasis teks adalah Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier merupakan salah satu metode yang banyak digunakan berdasarkan probabilitas P atribut x dari setiap kelas y data yang didasarkan pada asumsi naif atau independen yang kuat. Pengembangan pendekatan klasifikasi daftar wisata kuliner berbasis metode Naïve Bayes Classifier terhadap 5000 dataset yaitu 80% data training untuk membangun model dan 20% data testing untuk menguji model terhadap 10 kelas klasifikasi yaitu: soto, gudeg, mie, sate, rujak, pempek, rendang, pecel, kuliner lain, dan bukan kuliner menghasilkan nilai uji akurasi sebesar 86.5%.en_US
dc.language.isoInden_US
dc.publisherProgram Studi Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Jember 2020en_US
dc.relation.ispartofseries162410102022;
dc.subjectKLASIFIKASI INFORMASI LOKASI KULINERen_US
dc.subjectKLASIFIKASI INFORMASIen_US
dc.subjectLOKASI KULINERen_US
dc.subjectMEDIA SOSIAL TWITTERen_US
dc.subjectNAIVE BAYES CLASSIFIERen_US
dc.titleKlasifikasi Informasi Wisata Kuliner Indonesia dari Media Sosial Twitter Menggunakan Naive Bayes Classifieren_US
dc.typeThesisen_US
dc.identifier.kodeprodi2410102
Appears in Collections:UT-Faculty of Computer Science

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Dwi Hasifah - 162410102022.pdf-.pdf2.05 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Admin Tools