This item is published by Universitas Islam Negeri Sunan Ampel Surabaya
Yasmin, Yasirah Rezqita Aisyah (2023) Pemodelan topik opini masyarakat pengguna twitter terhadap PT kereta api indonesia (persero) menggunakan latent dirichlet allocation. Undergraduate thesis, UIN Sunan Ampel Surabaya.
Text
Yasirah Rezqita Aisyah Yasmin_H92219062 ok.pdf Download (3MB) |
Abstract
Kereta api merupakan transportasi umum yang diminati masyarakat karena harganya yang murah dengan waktu perjalanan yang efisien. Di indonesia kereta api dikelola oleh PT Kereta Indonesia (Persero). Dalam menjalani kehidupan perusahaan, PT Kereta Api Indonesia (Persero) memiliki budaya perusahaan yang biasa disebut “AKHLAK”. Penyampaian kebudayaan tersebut kepada masyarakat salah satunya dengan media sosial. Twitter menjadi akun resmi media sosial dengan followers terbanyak dibandingkan akun media sosial lainnya. Oleh karena itu, perlu dilakukannya pemodelan topik untuk mengetahui topik apa saja yang dibicarakan masyarakat pengguna twitter terhadap PT Kereta Indonesia Power. Pemodelan topik dapat dilakukan menggunakan metode latent dirichlet allocation (LDA). LDA merupakan model probabilistik untuk pemodelan topik berdasarkan data tekstual untuk mendapatkan informasi yang berupa model topik. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan topik LDA menggunakan 2 macam pembobotan kata yakni term frequency (TF) dan Term frequency inverse document frequency (TF-IDF). Didapatkan model LDA lebih baik dengan 4 topik menggunakan pembobotan TF-IDF dengan nilai koherensi sebesar 0.735. Sementara pada pembobotan TF nilai koherensi terbesar hanya 0.69 dengan jumlah topik sebanyak 10.
Statistic
Downloads from over the past year. Other digital versions may also be available to download e.g. from the publisher's website.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Creators: |
|
||||||||||||
Contributors: |
|
||||||||||||
Subjects: | Matematika | ||||||||||||
Keywords: | Latent dirichlet allocation; nilai koherensi; pemodelan topik; text mining | ||||||||||||
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Studi Matematika | ||||||||||||
Depositing User: | Yasirah Rezqita Aisyah Yasmin | ||||||||||||
Date Deposited: | 18 Aug 2023 07:22 | ||||||||||||
Last Modified: | 18 Aug 2023 07:22 | ||||||||||||
URI: | http://digilib.uinsa.ac.id/id/eprint/64424 |
Actions (login required)
View Item |