Pembangunan Aplikasi Mobile Rekomendasi Informasi Berdasarkan Status Twitter Menggunakan Algoritma Latent Semantic Analysis

Radita, I Nyoman Andi (2017) Pembangunan Aplikasi Mobile Rekomendasi Informasi Berdasarkan Status Twitter Menggunakan Algoritma Latent Semantic Analysis. S1 thesis, UAJY.

[img] Text (Halaman Judul)
TF074830.pdf

Download (493kB)
[img] Text (Bab I)
TF074831.pdf

Download (279kB)
[img] Text (Bab II)
TF074832.pdf

Download (277kB)
[img] Text (Bab III)
TF074833.pdf

Download (435kB)
[img] Text (Bab IV)
TF074834.pdf
Restricted to Registered users only

Download (624kB)
[img] Text (Bab V)
TF074835.pdf
Restricted to Registered users only

Download (3MB)
[img] Text (Bab VI)
TF074836.pdf

Download (273kB)

Abstract

Pada saat ini perkembangan informasi sudah sangat cepat dan pesat. Hal ini mengakibatkan semakin sulitnya menemukan informasi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna, sehingga berdampak pada efisiensi waktu yang dibutuhkan untuk mencari informasi. Untuk memudahkan seseorang dalam mendapatkan informasi sesuai dengan kebutuhannya muncul gagasan untuk membuat sebuah aplikasi mobile yang dapat merekomendasikan informasi sesuai dengan kata terbanyak pada status media sosial pengguna dan kata-kata yang memiliki hubungan semantic. Sehingga dari status media sosial tersebut diambil 5 kata yang memiliki bobot tertinggi dengan metode TF-IDF (Term Frequency – Inversed Document Frequency) untuk mendapatkan kata kunci. Kata kunci inilah yang nantinya digunakan untuk memperoleh dokumen informasi. Kata kunci tersebut di proses menggunakan Algoritma Latent Semantic Analysis (LSA) untuk memperoleh nilai kemiripan dari dokumen dan hasilnya diperoleh urutan sesuai dengan tingkat kemiripan dokumen dengan kata kunci. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan pengguna mendapatkan rekomendasi informasi yang ditampilkan oleh aplikasi sesuai dengan kebutuhan pengguna berdasarkan kata kunci yang diperoleh dari status media sosial.

Item Type: Thesis (S1)
Uncontrolled Keywords: Aplikasi Rekomendasi, Latent Semantic Analysis, Mobile
Subjects: Teknik Informatika > Mobile Computing
Divisions: Fakultas Teknologi Industri > Teknik Informatika
Depositing User: Editor UAJY
Date Deposited: 18 Sep 2017 11:20
Last Modified: 28 Sep 2017 09:35
URI: http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/12397

Actions (login required)

View Item View Item