ANALISIS SENTIMEN DISTRIBUSI LOGISTIK BENCANA GUNUNG MERAPI DENGAN METODE MAXIMUM ENTROPY BERDASARKAN DATA TWITTER

., Fransiscus (2018) ANALISIS SENTIMEN DISTRIBUSI LOGISTIK BENCANA GUNUNG MERAPI DENGAN METODE MAXIMUM ENTROPY BERDASARKAN DATA TWITTER. S1 thesis, UAJY.

[img] Text (Halaman Judul)
TF077180.pdf

Download (577kB)
[img] Text (BAB I)
TF077181.pdf

Download (160kB)
[img] Text (BAB II)
TF077182.pdf

Download (281kB)
[img] Text (BAB III)
TF077183.pdf
Restricted to Registered users only

Download (401kB)
[img] Text (BAB IV)
TF077184.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB)
[img] Text (BAB V)
TF077185.pdf

Download (1MB)

Abstract

Bencana merupakan peristiwa yang sangat merugikan bagi masyarakat baik dari segi kerugian secara ekonomi maupun secara psikologi. Pada saat terjadi bencana, logistik merupakan hal yang sangat penting untuk kehidupan pengungsi. Untuk mengetahui informasi mengenai logistik bencana yang sudah terdistribusi maupun belum terdistribusi diperlukan informasi yang mendukung seperti opini dan aduan masyarakat. Dalam penelitian ini penulis akan melakukan analisis dengan mengetahui sentimen mengenai bencana yang terjadi melalui analisis data pada Twitter mengenai distribusi logistik bencana gunung Merapi. Salah satu metode pada analisis sentimen adalah Maximum Entropy. Klasifikasi berfokus pada sentimen positif yaitu bencana yang sudah di tanggulangi dan sentimen negatif yaitu bencana yang belum ditanggulangi. Hasil evaluasi menunjukkan metode Maximum Entropy mampu mengklasifikasi data logistik dengan nilai akurasi 88,02% (k-20 cross validation). Nilai akurasi ini lebih unggul dibandingkan metode Regression Tree dan Support Vector Machine (SVM), Sementara proses yang mendukung klasifikasi adalah preprocessing data. Sementara hasil interpretasi distribusi logistik bencana Merapi menunjukan sebagian besar logistik belum terdistribusi dengan baik.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Bencana, Maximum Entropy, logistik
Subjects: Teknik Informatika > Mobile Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Editor UAJY
Date Deposited: 02 Aug 2018 10:23
Last Modified: 15 Nov 2018 03:18
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/15344

Actions (login required)

View Item View Item