IDENTIFIKASI EMOSI PADA TWEET DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK REKOMENDASI JUDUL LAGU

Nissa, Aldawiyati (2018) IDENTIFIKASI EMOSI PADA TWEET DENGAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR UNTUK REKOMENDASI JUDUL LAGU. S1 thesis, Universitas Pendidikan Indonesia.

[img] Text
S_KOM_1307164_Title.pdf

Download (11kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Abstract.pdf

Download (204kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Table_of_content.pdf

Download (295kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Chapter1.pdf

Download (402kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Chapter2.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan

Download (900kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Chapter3.pdf

Download (413kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Chapter4.pdf
Restricted to Staf Perpustakaan

Download (910kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Chapter5.pdf

Download (263kB)
[img] Text
S_KOM_1307164_Bibliography.pdf

Download (404kB)
Official URL: http://repository.upi.edu

Abstract

Emosi merupakan suatu respon yang terstruktur, melintasi banyak batasan termasuk fisiologis, psikologis, kognitif, motivasi dan sistem dari sebuah pengalaman. Emosi adalah keadaan internal dan hanya dapat dirasakan oleh orang yang mengalaminya, tetapi tidak menutup kemungkinan bahwa orang lain bisa mengetahuinya. Hal ini dikarenakan emosi dapat muncul secara spontan dan seringkali sulit dikendalikan atau ditutupi dan emosi dapat diekspresikan dalam berbagai bentuk. Microblogging seperti Twitter menjadi salah satu cara untuk mengekspresikan emosi seseorang lewat tulisan. Dengan demikian informasi mengenai emosi dari pengguna Twitter dapat diketahui melalui tweet. Terkait emosi, musik menjadi salah satu pilihan untuk melampiaskan emosi seseorang. Musik telah terbukti dapat menjadi obat mengatasi kecemasan dan mengurangi kadar stress. Penelitian kali ini menggunakan algoritma k-Nearest Neighbor (KNN) untuk klasifikasi tweet berdasarkan jenis emosi yang menjadi acuan untuk rekomendasi judul lagu. Hasil menunjukkan bahwa algoritma KNN mendapatkan rata-rata akurasi sebesar 91,42% pada penelitian ini.;---Emotion is a structured response, through many restrictions including physiological, psychological, cognitive, motivational and systems of an experience. Emotion is the internal state and can only be felt by the people who experienced it, but did not close the possibility that someone else can figure it out. This is because emotions can arise spontaneously and are often difficult to control or covered and emotions can be expressed in various forms. Microblogging such as Twitter became a way to express one's emotions through writing. Thus information about the emotions of the Twitter users can be known through a tweet. Related emotions, music became one of the options to vent one's emotions. Music has been proven to be drug into overcoming anxiety and reduce stress levels. Research this time using the k-Nearest Neighbor algorithm (KNN) for the classification of the tweet-based type of emotion which became a reference for the title song recommendations. The results show that the algorithm KNN getting an average of 91.42% accuracy on this research.

Item Type: Tugas Akhir,Skripsi,Tesis,Disertasi (S1)
Additional Information: No. Panggil : S KOM NIS i-2018; Pembimbing : I. Yudi Wibisono, II. Eki Nugraha; NIM. : 1307164.
Uncontrolled Keywords: Emosi, Klasifikasi Teks, Twitter, K-Nearest Neighbor, Rekomendasi Judul Lagu, Emotion, Text Classification, Twitter, K-Nearest Neighbor, Song Title Recommendation.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam > Program Studi Ilmu Komputer
Depositing User: Isma Anggini Saktiani
Date Deposited: 14 May 2019 07:44
Last Modified: 14 May 2019 07:44
URI: http://repository.upi.edu/id/eprint/34909

Actions (login required)

View Item View Item