Klasifikasi Konten Negatif Pada Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Multinomial Text Berbasis Web

MUHAMMAD, CHOIRUL PUTRA PRATAMA (2021) Klasifikasi Konten Negatif Pada Media Sosial Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Multinomial Text Berbasis Web. Sarjana thesis, Sekolah Tinggi Informatika dan Komputer Indonesia.

	Text ABSTRAK.docx Download (38kB)
	Text BAB I.docx Restricted to Registered users only Download (49kB)
	Text BAB II.docx Restricted to Repository staff only Download (100kB)
	Text BAB III.docx Restricted to Repository staff only Download (1MB)
	Text BAB IV.docx Restricted to Repository staff only Download (775kB)
	Text BAB V.docx Restricted to Registered users only Download (38kB)

Abstract

Kemajuan dalam bidang teknik informasi belakangan ini berkembang dengan sangat cepat dan disamping itu perkembangan teknologi informasi juga diiringi dengan semakin banyak penggunaan internet dikalangan masyarakat khususnya dalam melakukan aktifitas di dunia maya atau media sosial. Dunia maya atau media sosial ini sering menjadi tempat yang paling banyak ditemukannya berbagai macam pelanggaran yang telah ditetapkan oleh Undang-Undang Informasi dan Transaksi Elektronik (UU-ITE). Permasalahan yang timbul dikarenakan seringnya pelanggaran UU-ITE di dunia maya atau media sosial khususnya pada konten negatif yang membuat betapa pentingnya upaya pencegahan bagi pengguna dunia maya atau social media yang berasal dari kumpulan tweet atau cuitan twitter yang diposting oleh masyarakat Indonesia. Solusi yang ditawarkan adalah pembuatan sistem informasi yang dimana sistem ini akan mengklasifikasi kan sebuah konten atau cuitan dengan menggunakan algoritma naïve bayes multinomial text untuk mengklasifikasikan konten atau cuitan mana yang mengandung unsur negatif didalam dunia maya atau media sosial. Dengan adanya penerapan algoritma klasifikasi ini diharapkan dapat membantu dalam memilih informasi seperti apa yang ingin didapatkan khususnya didunia maya atau media sosial. Pada penelitian ini dibuat aplikasi berbasis website yang dibangun menggunakan PHP Codeigniter. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan memudahkan pengguna dalam mengklasifikasikan konten atau cuitan pada media sosial khusus nya twitter yang diposting oleh masyarakat Indonesia.

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Applied computing > Computers in other domains
Divisions:	Information System
Depositing User:	Unnamed user with username editor_perpustakaan
Date Deposited:	10 Dec 2021 08:16
Last Modified:	10 Dec 2021 08:19
URI:	http://repository.stiki.ac.id/id/eprint/1633

Actions (login required)

View Item