Analisis pada Social Media Twitter sebagai parameter untuk memahami kualitas dan pengalaman belajar pelajar di Indonesia = Analyzing Social Media Twitter as a parameter to understand student learning quality and experience in Indonesia
Mohammad Firman Fadillah;
Anak Agung Putri Ratna, supervisor; Muhammad Salman, examiner; Prima Dewi Purnamasari, examiner
(Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2016)
|
|
ABSTRAK Skripsi ini akan membahas implementasi perancangan aplikasi data mining yang ditulis menggunakan bahasa pemrograman Java untuk mendapatkan konten media sosial terkait sentimen mengenai pengalaman pembelajaran dari pelajar di Indonesia. Aplikasi Java yang dirancang akan meminta masukan kata kunci pencarian kepada pengguna, untuk kemudian dilakukan pencarian menggunakan library twitter4j untuk dapat mengakses endpoint search/tweets.json yang terdapat pada Twitter core API. Setelah melakukan pencarian konten media sosial, aplikasi akan menuliskan hasil pencarian ke dalam berkas spreadsheet untuk dianalisis lebih lanjut. Hasil dari spreadsheet tersebut kemudian dilakukan perhitungan untuk masing-masing keyword nya dan ada pengkategorian lebih lanjut untuk sentimen negatif. Hasil dari pengambilan data yang berjumlah 2000 tweet menunjukkan sentimen positif mempunyai persentase paling sedikit, yaitu 596 (30%), sentimen negatif berjumlah 600 (30%) dan sentimen netral persentasenya paling besar, yaitu 804 (40%). Lalu untuk pengkategorian sentimen negatif, kategori 3 yaitu Emosi Negatif berjumlah paling banyak dengan jumlah 303 tweet (50%). Sedangkan kategori 1, 2, 4 dan 5 masing-masing mempunyai persentase 12%, 11%, 9% dan 18%. ABSTRACT This thesis discuss about data mining application design written in Java language program to get social media content regarding learning experience sentiment from student across Indonesia. Designed Java application will inquire searching keywords from users and then it will search using library twitter4j to access endpoint search/tweets.json in Twitter core API. After searching process, the application will write the search result into spreadsheet for further analysis. The data result saved in the spreadsheet will be compute for each keywords and there will be further classification for negative sentiment result. Sample from 2000 tweets shows positive sentiment has the least percentage, about 596 tweets (30%), negative sentiment has 600 tweets (30%) and neutral sentiment has the biggest value, 804 tweets (40%). For negative sentiment classification, Negative Emotion as category 3 has the most tweets with 304 tweets (50%). Meanwhile, category 1,2,4 and 5 have percentages with each value consist 12%, 11%, 9% and 18%. |
 S62667-Mohammad Firman Fadillah.pdf :: Unduh
|
| No. Panggil : | S62667 |
| Entri utama-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama orang : | |
| Entri tambahan-Nama badan : | |
| Subjek : | |
| Penerbitan : | [Place of publication not identified]: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2016 |
| Program Studi : |
| Bahasa : | ind |
| Sumber Pengatalogan : | LibUI ind rda |
| Tipe Konten : | text |
| Tipe Media : | unmediated ; computer |
| Tipe Carrier : | volume ; online resource |
| Deskripsi Fisik : | xiv, 54 pages : Illustration ; 30 cm + Appendix |
| Naskah Ringkas : | |
| Lembaga Pemilik : | Universitas Indonesia |
| Lokasi : | Perpustakaan UI, Lantai 3 |
| No. Panggil | No. Barkod | Ketersediaan |
|---|---|---|
| S62667 | 14-17-314947491 | TERSEDIA |
| Ulasan: |
| Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20422168 |
