Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Majalah Ilmiah Teknologi Elektro

Survei Tentang Analisis Sentimen Pada Media Sosial putri agung permatasari; Linawati linawati; Lie Jasa
Jurnal Teknologi Elektro Vol 20 No 2 (2021): (Juli-Desember) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2021.v20i02.P01

Abstract

Media sosial saat ini telah menjadi bagian penting dalam kehidupan sehari-hari tidak hanya untuk kebutuhan pribadi melainkan bisa di gunakan dalam bisnis, serta banyak hal yang bisa dilakukan. Media sosial yang digunakan seperti Facebook, Twitter, Youtube, Instagram, Likenid, dan Whatsapp. Dengan adanya media sosial tersebut banyaknya data yang ada berupa gambar, comment berupa text atau emoticon, video, dan lainnya, sehingga masyarakat bebas beropini. Dengan adanya analisis sentimen opini yang berkembang dan banyak di media sosial tersebut dapat menghasilkan data dan informasi yang bermanfaat. Dalam analisis sentimen diperlukannya algoritma klasifikasi data diantaranya Naive Bayes Classifier, Support Vector Machine, K-NN, RNN, C4.5, Lexicon Based, LDA Based Topic Modeling, dan beberapa algoritma lainnya. Artikel ini menelaah beberapa literature analisis sentimen pada media sosial. Saat ini media sosial yang sering digunakan dalam analisis adalah Twitter dan pengguna algoritma yang dapat meningkatkan tingkat akurasi adalah algoritma Naive Bayes Classifier dan Support Vector Machine. Hasil perhitungan akurasi klasifikasi data berbeda-beda terlihat pada data uji pada penelitian tersebut.
Penerapan Web Scraping Sebagai Media Pencarian dan Menyimpan Artikel Ilmiah Secara Otomatis Berdasarkan Keyword Veronica Ambassador Flores; Putri Agung Permatasari; Lie Jasa
Jurnal Teknologi Elektro Vol 19 No 2 (2020): (Juli - Desember) Majalah Ilmiah Teknologi Elektro
Publisher : Program Studi Magister Teknik Elektro Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/MITE.2020.v19i02.P06

Abstract

A scientific article is a reference that is usually used by a student or researcher to make a study. Scientific articles can be searched freely on the Internet, but the search process is often time-consuming due to the large number of scientific articles on the Internet. This search can be done automatically by utilizing the Web Scraping Technique as a data collection technique on a website on the Internet. Depth First Search (DFS) method is a search method that can be used to do web Scraping on the Internet. This system works by processing Keywords in the form of Keywords from the topic of scientific articles to be searched for given by the user. Then the system will send a request to the server to look for links related to these Keywords. After the search results have been found, the system will automatically download and save the article format .pdf to the user's computer. The results of this study indicate that 134 articles that were successfully downloaded using this system show that this system can work very well to search for scientific articles with a level of relevance between the articles searched for articles downloaded by 99%.