:: UI - Skripsi Membership :: Kembali

UI - Skripsi Membership :: Kembali

Analisis sentimen twitter pada cloudera berbasis AFINN word list menggunakan apache hadoop, flume, dan hive = AFINN word list based twitter sentiment analysis in cloudera using apache hadoop, flume, and hive

Evan Benedict Zaluchu; Fransiskus Astha Ekadiyanto, supervisor; Muhammad Salman, examiner; Diyanatul Husna, examiner ([Publisher not identified] , 2017)

 Abstrak

ABSTRAK
Big Data adalah salah satu fenomena yang sudah tidak jarang terjadi di berbagai aspek-aspek kehidupan, baik di bidang industri, keuangan, sosial, dan sebagainya. Dari segi sosial, penggunaan media sosial seperti Twitter merupakan salah satu aplikasi nyata dari teknologi Big Data. Melalui opini-opini yang disampaikan pada Twitter, kita dapat mengetahui hal-hal apa saja yang menjadi topik terkini. Dengan besarnya jumlah tweet yang dipublikasikan tiap hari, atau tiap jam, membuat analisis terhadap Twitter ini hampir mustahil dilakukan tanpa menggunakan teknologi komputasi. Environment seperti Hadoop, Flume, dan Hive merupakan salah satu teknologi dapat digunakan untuk menganalisis jumlah data yang besar, yang mengalir di dalam Twitter.

ABSTRACT
Big Data is one of the global phenomenon that has become broad thing in the various aspects of the daily life, such as in industry sector, finance sector, social sector, etc. From the social aspect, the usage of the social media such as Twitter is one of the real application of the Big Data technology. Through the opinions that expressed on Twitter, we can find out about the things that become the current trending topic. With the numbers of the tweets that published every day, or every hour, making it impossible to do the Twitter analyzing without the use of the computational technology. The environment such as Hadoop, Flume, dan Hive is one of the technologies that can be use to analyze the enormous size of data, that flows around Twitter.

 File Digital: 1

Shelf
 S67967-Evan Benedict Zaluchu.pdf :: Unduh

LOGIN required

 Metadata

No. Panggil : S67967
Entri utama-Nama orang :
Entri tambahan-Nama orang :
Entri tambahan-Nama badan :
Subjek :
Penerbitan : [Place of publication not identified]: [Publisher not identified], 2017
Program Studi :
Bahasa : ind
Sumber Pengatalogan : LibUI ind rda
Tipe Konten : text
Tipe Media : unmediated ; computer
Tipe Carrier : volume ; online resource
Deskripsi Fisik : xiii, 108 pages : illustration ; 28 cm + appendix
Naskah Ringkas :
Lembaga Pemilik : Universitas Indonesia
Lokasi : Perpustakaan UI, Lantai 3
  • Ketersediaan
  • Ulasan
No. Panggil No. Barkod Ketersediaan
S67967 14-19-679954163 TERSEDIA
Ulasan:
Tidak ada ulasan pada koleksi ini: 20457159